Вычисляет среднее значение по сегментам тензора.
Прочтите [раздел о сегментации](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) для объяснения сегментов.
Вычисляет тензор такой, что \\(output_i = \frac{\sum_j data_j}{N}\\) , где `mean` превышает `j`, так что `segment_ids[j] == i`, а `N` — общее количество суммированных значений.
Если среднее значение для данного идентификатора сегмента `i` пусто, `output[i] = 0`.
Например:
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]]
Константы
| Нить | OP_NAME | Название этой операции, известное основному движку TensorFlow. |
Публичные методы
| Выход <Т> | какВывод () Возвращает символический дескриптор тензора. |
| статический <T расширяет TType > SegmentMean <T> | |
| Выход <Т> | выход () Имеет ту же форму, что и данные, за исключением измерения 0, которое имеет размер «k» — количество сегментов. |
Унаследованные методы
Константы
общедоступная статическая финальная строка OP_NAME
Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.
Публичные методы
публичный вывод <T> asOutput ()
Возвращает символический дескриптор тензора.
Входные данные для операций TensorFlow являются выходными данными другой операции TensorFlow. Этот метод используется для получения символического дескриптора, который представляет собой вычисление входных данных.
public static SegmentMean <T> create (область действия , данные операнда <T>, операнд <? расширяет TNumber > сегменты)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию SegmentMean.
Параметры
| объем | текущий объем |
|---|---|
| идентификаторы сегментов | Одномерный тензор, размер которого равен размеру первого измерения данных. Значения должны быть отсортированы и могут повторяться. |
Возврат
- новый экземпляр SegmentMean
публичный вывод <T> вывод ()
Имеет ту же форму, что и данные, за исключением измерения 0, которое имеет размер «k» — количество сегментов.