UnsortedSegmentMax

classe finale pubblica UnsortedSegmentMax

Calcola il massimo lungo i segmenti di un tensore.

Leggi [la sezione sulla segmentazione](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) per una spiegazione dei segmenti.

Questo operatore è simile all'operatore di somma dei segmenti non ordinati trovato [(qui)](../../../api_docs/python/math_ops.md#UnsortedSegmentSum). Invece di calcolare la somma sui segmenti, calcola il massimo in modo tale che:

\\(output_i = \max_{j...} data[j...]\\) dove max è su tuple `j...` tali che `segment_ids[j...] == i`.

Se il massimo è vuoto per un dato ID di segmento "i", restituisce il valore più piccolo possibile per il tipo numerico specifico, "output[i] = numeric_limits ::più basso()`.

Se l'ID del segmento specificato "i" è negativo, il valore corrispondente viene eliminato e non verrà incluso nel risultato.

Ad esempio:

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]]
 

Costanti

Corda

OP_NAME

Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Metodi pubblici

Uscita <T>	comeuscita () Restituisce l'handle simbolico del tensore.
statico <T estende TNumber > UnsortedSegmentMax <T>	create ( ambito ambito , operando <T> dati, operando <? estende TNumber > segmentId, operando <? estende TNumber > numSegments) Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione UnsortedSegmentMax.
Uscita <T>	produzione () Ha la stessa forma dei dati, ad eccezione delle prime dimensioni "segment_ids.rank", che vengono sostituite con una singola dimensione con dimensione "num_segments".

Metodi ereditati

Dalla classe org.tensorflow.op.RawOp

booleano finale	è uguale a (Oggetto oggetto)
finale int	codice hash ()
Operazione	operazione () Restituisce questa unità di calcolo come una singola Operation .
stringa finale	accordare ()

Dalla classe java.lang.Object

booleano	è uguale a (Oggetto arg0)
Classe finale<?>	getClass ()
int	codice hash ()
vuoto finale	notificare ()
vuoto finale	notificaTutti ()
Corda	accordare ()
vuoto finale	attendere (lungo arg0, int arg1)
vuoto finale	aspetta (lungo arg0)
vuoto finale	Aspettare ()

Dall'interfaccia org.tensorflow.op.Op

ambiente di esecuzione astratto	ambiente () Restituisce l'ambiente di esecuzione in cui è stata creata questa operazione.
Operazione astratta	operazione () Restituisce questa unità di calcolo come una singola Operation .

Dall'interfaccia org.tensorflow.Operand

Output astratto <T>	comeuscita () Restituisce l'handle simbolico del tensore.
astratto T	come tensore () Restituisce il tensore in questo operando.
forma astratta	forma () Restituisce la forma (possibilmente parzialmente conosciuta) del tensore a cui fa riferimento l' Output di questo operando.
Classe astratta<T>	tipo () Restituisce il tipo tensore di questo operando

Dall'interfaccia org.tensorflow.ndarray.Shaped

astratto int	rango ()
forma astratta	forma ()
astratto lungo	misurare () Calcola e restituisce la dimensione totale di questo contenitore, in numero di valori.

Costanti

Stringa finale statica pubblica OP_NAME

Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Valore costante: "UnsortedSegmentMax"

Metodi pubblici

Uscita pubblica <T> asOutput ()

Restituisce l'handle simbolico del tensore.

Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.

public static UnsortedSegmentMax <T> create ( ambito ambito , operando <T> dati, operando <? estende TNumber > segmentIds, operando <? estende TNumber > numSegments)

Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione UnsortedSegmentMax.

Parametri

scopo	ambito attuale
segmentId	Un tensore la cui forma è un prefisso di "data.shape".

ritorna

• una nuova istanza di UnsortedSegmentMax

Uscita pubblica <T> uscita ()

Ha la stessa forma dei dati, ad eccezione delle prime dimensioni "segment_ids.rank", che vengono sostituite con una singola dimensione con dimensione "num_segments".