टेंसर के खंडों के अनुदिश माध्य की गणना करता है।
खंडों की व्याख्या के लिए [विभाजन पर अनुभाग](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) पढ़ें।
एक टेंसर की गणना इस प्रकार करता है कि \\(output_i = \frac{\sum_j data_j}{N}\\) जहां `माध्य` `j` से अधिक है जैसे कि `segment_ids[j] == i` और `N` कुल मानों की संख्या है।
यदि किसी दिए गए सेगमेंट आईडी `i`, `आउटपुट[i] = 0` के लिए माध्य खाली है।
उदाहरण के लिए:
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]]
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 <टी टीटाइप > सेगमेंटमीन <टी> का विस्तार करता है | |
| 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 सेगमेंटमीन <टी> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> डेटा, ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > सेगमेंटआईडी)
एक नया सेगमेंटमीन ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| खंड आईडी | एक 1-डी टेंसर जिसका आकार `डेटा` के पहले आयाम के आकार के बराबर है। मानों को क्रमबद्ध किया जाना चाहिए और दोहराया जा सकता है। |
रिटर्न
- सेगमेंटमीन का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <T> आउटपुट ()
डेटा के समान आकार है, आयाम 0 को छोड़कर जिसका आकार `k` है, खंडों की संख्या।