คำนวณผลรวมตามส่วนที่กระจัดกระจายของเมตริกซ์หารด้วย sqrt ของ N
N คือขนาดของส่วนที่กำลังลดลง
เช่นเดียวกับ `SparseSegmentSqrtN` แต่อนุญาตให้ไม่มีรหัสใน `segment_ids` หากไม่มีรหัส เทนเซอร์ "เอาท์พุต" ที่ตำแหน่งนั้นจะเป็นศูนย์
อ่าน [ส่วนเกี่ยวกับการแบ่งส่วน](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) เพื่อดูคำอธิบายเกี่ยวกับส่วนต่างๆ
ค่าคงที่
| สตริง | OP_NAME | ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow |
วิธีการสาธารณะ
| เอาท์พุต <T> | เป็นเอาท์พุต () ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์ |
| คงที่ <T ขยาย TNumber > SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T> | สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต ข้อมูล ตัวถูกดำเนินการ <T> ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > ดัชนี ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > SegmentIds, ตัวถูกดำเนินการ <? ขยาย TNumber > numSegments) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ SparseSegmentSqrtNWithNumSegments ใหม่ |
| เอาท์พุต <T> | เอาท์พุท () มีรูปร่างเหมือนกับข้อมูล ยกเว้นมิติข้อมูล 0 ซึ่งมีขนาด `k` คือจำนวนเซ็กเมนต์ |
วิธีการสืบทอด
ค่าคงที่
สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME
ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow
วิธีการสาธารณะ
เอาท์ พุท สาธารณะ <T> asOutput ()
ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์
อินพุตสำหรับการดำเนินการ TensorFlow คือเอาต์พุตของการดำเนินการ TensorFlow อื่น วิธีการนี้ใช้เพื่อรับหมายเลขอ้างอิงสัญลักษณ์ที่แสดงถึงการคำนวณอินพุต
สาธารณะ SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T> สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต ข้อมูล <T> ตัวถูกดำเนิน การ <? ขยาย TNumber > ดัชนี ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > SegmentIds, ตัวถูก ดำเนินการ <? ขยาย TNumber > numSegments)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ SparseSegmentSqrtNWithNumSegments ใหม่
พารามิเตอร์
| ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
|---|---|
| ดัชนี | เทนเซอร์ 1-D มีอันดับเดียวกันกับ `segment_ids` |
| รหัสส่วน | เทนเซอร์ 1-D ควรเรียงลำดับค่าและสามารถทำซ้ำได้ |
| numSegments | ควรเท่ากับจำนวนรหัสกลุ่มที่แตกต่างกัน |
การส่งคืน
- อินสแตนซ์ใหม่ของ SparseSegmentSqrtNWithNumSegments
เอาท์พุท สาธารณะ <T> เอาท์พุท ()
มีรูปร่างเหมือนกับข้อมูล ยกเว้นมิติข้อมูล 0 ซึ่งมีขนาด `k` คือจำนวนเซ็กเมนต์