UnsortedSegmentMax

clase final pública UnsortedSegmentMax

Calcula el máximo a lo largo de los segmentos de un tensor.

Lea [la sección sobre segmentación](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) para obtener una explicación de los segmentos.

Este operador es similar al operador de suma de segmento sin ordenar encontrado [(aquí)](../../../api_docs/python/math_ops.md#UnsortedSegmentSum). En lugar de calcular la suma de los segmentos, calcula el máximo tal que:

\\(output_i = \max_{j...} data[j...]\\) donde max está sobre las tuplas `j...` tal que `segment_ids[j...] == i`.

Si el máximo está vacío para un ID de segmento dado `i`, genera el valor más pequeño posible para el tipo numérico específico, `output[i] = numeric_limits ::menor()`.

Si el ID de segmento dado `i` es negativo, el valor correspondiente se descarta y no se incluirá en el resultado.

Por ejemplo:

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

constantes

Cuerda

OP_NOMBRE

El nombre de esta operación, como lo conoce el motor principal de TensorFlow

Métodos públicos

Salida <T>	como salida () Devuelve el identificador simbólico del tensor.
estático <T extiende TNumber > UnsortedSegmentMax <T>	crear ( Ámbito alcance, Operando <T> datos, Operando <? extiende TNumber > IDs de segmento, Operando <? extiende TNumber > numSegments) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación UnsortedSegmentMax.
Salida <T>	salida () Tiene la misma forma que los datos, excepto por las primeras dimensiones `segment_ids.rank`, que se reemplazan con una sola dimensión que tiene el tamaño `num_segments`.

Métodos Heredados

De la clase org.tensorflow.op.RawOp

booleano final	es igual a (Objeto obj)
int final	código hash ()
Operación	op () Devuelva esta unidad de cálculo como una sola Operation .
cadena final	a la cadena ()

De la clase java.lang.Object

booleano	es igual a (Objeto arg0)
clase final<?>	obtenerClase ()
En t	código hash ()
vacío final	notificar ()
vacío final	notificar a todos ()
Cuerda	a la cadena ()
vacío final	espera (largo arg0, int arg1)
vacío final	espera (largo arg0)
vacío final	espera ()

Desde la interfaz org.tensorflow.op.Op

entorno de ejecución abstracto	env () Devuelve el entorno de ejecución en el que se creó esta operación.
operación abstracta	op () Devuelva esta unidad de cálculo como una sola Operation .

Desde la interfaz org.tensorflow.Operand

salida abstracta <T>	como salida () Devuelve el identificador simbólico del tensor.
resumen T	comoTensor () Devuelve el tensor en este operando.
forma abstracta	forma () Devuelve la forma (posiblemente conocida parcialmente) del tensor al que hace referencia la Output de este operando.
clase abstracta<T>	tipo () Devuelve el tipo de tensor de este operando.

Desde la interfaz org.tensorflow.ndarray.Shaped

abstracto int	rango ()
forma abstracta	forma ()
abstracto largo	tamaño () Calcula y devuelve el tamaño total de este contenedor, en número de valores.

constantes

Cadena final estática pública OP_NAME

El nombre de esta operación, como lo conoce el motor principal de TensorFlow

Valor constante: "Máx. de segmento sin clasificar"

Métodos públicos

salida pública <T> como salida ()

Devuelve el identificador simbólico del tensor.

Las entradas de las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.

public static UnsortedSegmentMax <T> create ( Scope scope, Operand <T> data, Operand <? extiende TNumber > segmentIds, Operand <? extiende TNumber > numSegments)

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación UnsortedSegmentMax.

Parámetros

alcance	alcance actual
IDs de segmento	Un tensor cuya forma es un prefijo de `data.shape`.

Devoluciones

• una nueva instancia de UnsortedSegmentMax

salida pública <T> salida ()

Tiene la misma forma que los datos, excepto por las primeras dimensiones `segment_ids.rank`, que se reemplazan con una sola dimensión que tiene el tamaño `num_segments`.