Bir tensörün bölümleri boyunca çarpımı hesaplar.
Segmentlerin açıklaması için [segmentasyon bölümünü](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) okuyun.
Bu operatör, bulunan [(burada)](../../../api_docs/python/math_ops.md#UnsortedSegmentSum) sıralanmamış segment toplamı operatörüne benzer. Segmentlerin toplamını hesaplamak yerine, bir segmente ait tüm girişlerin çarpımını şu şekilde hesaplar:
\\(output_i = \prod_{j...} data[j...]\\) burada çarpım 'segment_ids[j...] == i' olacak şekilde 'j...' dizilerinin üzerindedir.
Örneğin:
c = tf.constant([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [4,3,2,1]])
tf.unsorted_segment_prod(c, tf.constant([0, 1, 0]), num_segments=2)
# ==> [[ 4, 6, 6, 4],
# [5, 6, 7, 8]]
Verilen segment kimliği "i" negatifse, karşılık gelen değer düşürülür ve sonuca dahil edilmez.
Sabitler
Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Genel Yöntemler
Çıkış <T> | Çıkış olarak () Tensörün sembolik tutamacını döndürür. |
static <T, TType'ı genişletir > SıralanmamışSegmentProd <T> | |
Çıkış <T> | çıktı () "segment_ids.rank" boyutuna sahip tek bir boyutla değiştirilen ilk "segment_ids.rank" boyutları dışında verilerle aynı şekle sahiptir. |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Genel Yöntemler
genel Çıkış <T> asOutput ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.
public static UnsortedSegmentProd <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> verileri, İşlenen <? extends TNumber > segmentIds, İşlenen <? extends TNumber > numSegments)
Yeni bir UnsortedSegmentProd işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
kapsam | mevcut kapsam |
---|---|
segment kimlikleri | Şekli "data.shape" öneki olan bir tensör. |
İade
- UnsortedSegmentProd'un yeni bir örneği
genel Çıkış <T> çıkışı ()
"segment_ids.rank" boyutuna sahip tek bir boyutla değiştirilen ilk "segment_ids.rank" boyutları dışında verilerle aynı şekle sahiptir.