เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: เซ็กเมนต์หมายถึง

คำนวณค่าเฉลี่ยตามส่วนของเทนเซอร์

สรุป

อ่าน ส่วนเกี่ยวกับการแบ่งส่วน เพื่อดูคำอธิบายของส่วนต่างๆ

คำนวณเทนเซอร์เช่นนั้น \(output_i = { data_j}{N}\) โดยที่ mean มากกว่า j โดยที่ segment_ids[j] == i และ N คือจำนวนรวมของค่าที่สรุปได้

หากค่าเฉลี่ยว่างเปล่าสำหรับ ID ส่วนที่กำหนด i output[i] = 0

ตัวอย่างเช่น:

c = tf.constant([[1.0,2,3,4], [4, 3, 2, 1], [5,6,7,8]])
tf.segment_mean(c, tf.constant([0, 0, 1]))
# ==> [[2.5, 2.5, 2.5, 2.5],
#      [5, 6, 7, 8]]

ข้อโต้แย้ง:

• ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
• Segment_ids: เทนเซอร์ 1 มิติที่มีขนาดเท่ากับขนาดของมิติแรกของ data ควรเรียงลำดับค่าและสามารถทำซ้ำได้

ผลตอบแทน:

• Output : มีรูปร่างเหมือนกับข้อมูล ยกเว้นมิติ 0 ซึ่งมีขนาด k คือจำนวนเซ็กเมนต์

คุณลักษณะสาธารณะ

Operation operation

::tensorflow::Output output

 SegmentMean(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input data,
  ::tensorflow::Input segment_ids
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const