공개 최종 수업 SegmentMax
텐서의 세그먼트를 따라 최대값을 계산합니다.
세그먼트에 대한 설명은 [세그먼트 섹션](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation)을 읽어보세요.
다음과 같은 텐서를 계산합니다. \\(output_i = \max_j(data_j)\\) 여기서 `max`는 `j` 위에 있으므로 `segment_ids[j] == i`입니다.
주어진 세그먼트 ID `i`에 대해 최대값이 비어 있으면 `output[i] = 0`입니다.
예를 들어:
c = tf.constant([[1,2,3,4], [4, 3, 2, 1], [5,6,7,8]])
tf.segment_max(c, tf.constant([0, 0, 1]))
# ==> [[4, 3, 3, 4],
# [5, 6, 7, 8]]
상수
| 끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
| 출력 <T> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
| static <T는 TNumber를 확장합니다. > SegmentMax <T> | |
| 출력 <T> | 출력 () 세그먼트 수인 크기 'k'를 갖는 차원 0을 제외하고는 데이터와 동일한 모양을 갖습니다. |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수 값: "SegmentMax"
공개 방법
공개 출력 <T> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
공개 정적 SegmentMax <T> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 데이터, 피연산자 <? 확장 TNumber > 세그먼트Ids)
새로운 SegmentMax 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 세그먼트 ID | 크기가 '데이터'의 첫 번째 차원 크기와 동일한 1차원 텐서입니다. 값은 정렬되어야 하며 반복될 수 있습니다. |
보고
- SegmentMax의 새로운 인스턴스