يحسب المجموع على طول شرائح الموتر.
اقرأ [القسم الخاص بالتجزئة](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) للحصول على شرح للشرائح.
يحسب موترًا بحيث يكون \\(output[i] = \sum_{j...} data[j...]\\) حيث يكون المجموع فوق صفوف `j...` بحيث يكون `segment_ids[j...] == i`. على عكس `SegmentSum`، لا يلزم فرز `segment_ids` ولا يلزم أن يغطي جميع القيم في النطاق الكامل للقيم الصالحة.
إذا كان المجموع فارغًا لمعرف مقطع معين `i`، `output[i] = 0`. إذا كان معرف المقطع المحدد `i` سالبًا، فسيتم إسقاط القيمة ولن تتم إضافتها إلى مجموع المقطع.
يجب أن يساوي `num_segments' عدد معرفات المقاطع المميزة.
c = tf.constant([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [4,3,2,1]])
tf.unsorted_segment_sum(c, tf.constant([0, 1, 0]), num_segments=2)
# ==> [[ 5, 5, 5, 5],
# [5, 6, 7, 8]]
الثوابت
| خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
| الإخراج <T> | كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر. |
| ثابت <T يمتد TType > UnsortedSegmentSum <T> | |
| الإخراج <T> | انتاج () لها نفس شكل البيانات، باستثناء أبعاد `segment_ids.rank` الأولى، والتي يتم استبدالها ببُعد واحد بحجم `num_segments`. |
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
الأساليب العامة
الإخراج العام <T> كإخراج ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.
إنشاء UnsortedSegmentSum <T> ثابت عام ( نطاق النطاق، بيانات المعامل <T>، المعامل <؟ يمتد TNumber > معرفات القطاعات، المعامل <؟ يمتد TNumber > numSegments)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية UnsortedSegmentSum جديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي |
|---|---|
| معرفات القطاع | موتر شكله هو بادئة لـ "data.shape". |
عائدات
- مثيل جديد لـ UnsortedSegmentSum
الإخراج العام <T> الإخراج ()
لها نفس شكل البيانات، باستثناء أبعاد `segment_ids.rank` الأولى، والتي يتم استبدالها ببُعد واحد بحجم `num_segments`.