টেনসরফ্লো :: অপস:: সেগমেন্টমিন

একটি টেনসরের অংশগুলির সাথে সর্বনিম্ন গণনা করে।

সারাংশ

সেগমেন্টের ব্যাখ্যার জন্য বিভাজন সংক্রান্ত বিভাগটি পড়ুন।

এমন একটি টেনসর গণনা করে \(output_i = (data_j)\) যেখানে min j উপরে যেমন segment_ids[j] == i ।

যদি একটি প্রদত্ত সেগমেন্ট আইডি i এর জন্য মিন খালি থাকে, output[i] = 0 ।

যেমন:

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

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• segment_ids: একটি 1-D টেনসর যার আকার data প্রথম মাত্রার আকারের সমান। মানগুলি সাজানো উচিত এবং পুনরাবৃত্তি করা যেতে পারে।

রিটার্ন:

• Output : ডেটার মতো একই আকৃতি আছে, মাত্র 0 ব্যতীত যার আকার k আছে, সেগমেন্টের সংখ্যা।

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

Operation operation

::tensorflow::Output output

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const