एन के वर्ग से विभाजित टेंसर के विरल खंडों के योग की गणना करता है।
एन कम किये जा रहे खंड का आकार है।
जैसे `SparseSegmentSqrtN`, लेकिन `segment_ids` में गुम आईडी की अनुमति देता है। यदि कोई आईडी गायब है, तो उस स्थिति में `आउटपुट` टेंसर शून्य हो जाएगा।
खंडों की व्याख्या के लिए [विभाजन पर अनुभाग](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) पढ़ें।
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <T> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर <T TNumber बढ़ाता है > SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T> | |
| आउटपुट <T> | आउटपुट () डेटा के समान आकार है, आयाम 0 को छोड़कर जिसका आकार `k` है, खंडों की संख्या। |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> डेटा, ऑपरेंड <? एक्सटेंड TNumber > इंडेक्स, ऑपरेंड <? एक्सटेंड TNumber > सेगमेंटआईडी, ऑपरेंड <? एक्सटेंड TNumber > numSegments)
एक नए SparseSegmentSqrtNWithNumSegments ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| सूचकांक | एक 1-डी टेंसर। `segment_ids` के समान रैंक है। |
| खंड आईडी | एक 1-डी टेंसर। मानों को क्रमबद्ध किया जाना चाहिए और दोहराया जा सकता है। |
| संख्याखंड | अलग-अलग खंड आईडी की संख्या के बराबर होनी चाहिए। |
रिटर्न
- SparseSegmentSqrtNWithNumSegments का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <T> आउटपुट ()
डेटा के समान आकार है, आयाम 0 को छोड़कर जिसका आकार `k` है, खंडों की संख्या।