UnsortedSegmentMin

classe finale publique UnsortedSegmentMin

Calcule le minimum le long des segments d'un tenseur.

Lisez [la section sur la segmentation](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) pour une explication des segments.

Cet opérateur est similaire à l'opérateur de somme de segments non triés trouvé [(ici)](../../../api_docs/python/math_ops.md#UnsortedSegmentSum). Au lieu de calculer la somme sur les segments, il calcule le minimum tel que :

\\(output_i = \min_{j...} data_[j...]\\) où min est sur les tuples `j...` tels que `segment_ids[j...] == i`.

Si le minimum est vide pour un ID de segment `i` donné, il génère la plus grande valeur possible pour le type numérique spécifique, `output[i] = numeric_limits ::max()`.

Par exemple :

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

Si l'ID de segment donné « i » est négatif, alors la valeur correspondante est supprimée et ne sera pas incluse dans le résultat.

Constantes

Chaîne

OP_NAME

Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow

Méthodes publiques

Sortie <T>	comme Sortie () Renvoie le handle symbolique du tenseur.
statique <T étend TNumber > UnsortedSegmentMin <T>	créer ( Portée de portée , Opérande <T> données, Opérande <? extends TNumber > segmentIds, Operand <? extends TNumber > numSegments) Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération UnsortedSegmentMin.
Sortie <T>	sortir () A la même forme que les données, à l'exception des premières dimensions `segment_ids.rank`, qui sont remplacées par une seule dimension de taille `num_segments`.

Méthodes héritées

De la classe org.tensorflow.op.RawOp

booléen final	est égal (Obj objet)
entier final	Code de hachage ()
Opération	op () Renvoie cette unité de calcul sous la forme d'une seule Operation .
Chaîne finale	àChaîne ()

De la classe java.lang.Object

booléen	est égal à (Objet arg0)
Classe finale<?>	obtenirClasse ()
int	Code de hachage ()
vide final	notifier ()
vide final	notifierTous ()
Chaîne	àChaîne ()
vide final	attendre (long arg0, int arg1)
vide final	attendez (long arg0)
vide final	attendez ()

Depuis l'interface org.tensorflow.op.Op

résuméExécutionEnvironnement	env () Renvoie l'environnement d'exécution dans lequel cette opération a été créée.
opération abstraite	op () Renvoie cette unité de calcul sous la forme d'une seule Operation .

Depuis l'interface org.tensorflow.Operand

sortie abstraite <T>	comme Sortie () Renvoie le handle symbolique du tenseur.
résumé T	asTensor () Renvoie le tenseur à cet opérande.
Forme abstraite	forme () Renvoie la forme (éventuellement partiellement connue) du tenseur auquel fait référence la Output de cet opérande.
Classe abstraite<T>	taper () Renvoie le type de tenseur de cet opérande

Depuis l'interface org.tensorflow.ndarray.Shaped

abstrait entier	rang ()
Forme abstraite	forme ()
abstrait long	taille () Calcule et renvoie la taille totale de ce conteneur, en nombre de valeurs.

Constantes

chaîne finale statique publique OP_NAME

Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow

Valeur constante : "UnsortedSegmentMin"

Méthodes publiques

sortie publique <T> asOutput ()

Renvoie le handle symbolique du tenseur.

Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.

public static UnsortedSegmentMin <T> créer ( portée de la portée , données de l'opérande <T>, opérande <? extends TNumber > segmentIds, Operand <? extends TNumber > numSegments)

Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération UnsortedSegmentMin.

Paramètres

portée	portée actuelle
ID de segment	Un tenseur dont la forme est un préfixe de `data.shape`.

Retour

• une nouvelle instance de UnsortedSegmentMin

sortie publique <T> sortie ()

A la même forme que les données, à l'exception des premières dimensions `segment_ids.rank`, qui sont remplacées par une seule dimension de taille `num_segments`.