يحسب المجموع على طول شرائح متفرقة من الموتر.
اقرأ [القسم الخاص بالتجزئة](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) للحصول على شرح للشرائح.
مثل `SegmentSum`، ولكن يمكن أن يكون ترتيب `segment_ids` أقل من البعد الأول للبيانات، مع تحديد مجموعة فرعية من البعد 0، يتم تحديدها بواسطة `المؤشرات`.
على سبيل المثال:
c = tf.constant([[1,2,3,4], [-1,-2,-3,-4], [5,6,7,8]])
 
 # Select two rows, one segment.
 tf.sparse_segment_sum(c, tf.constant([0, 1]), tf.constant([0, 0]))
 # => [[0 0 0 0]]
 
 # Select two rows, two segment.
 tf.sparse_segment_sum(c, tf.constant([0, 1]), tf.constant([0, 1]))
 # => [[ 1  2  3  4]
 #     [-1 -2 -3 -4]]
 
 # Select all rows, two segments.
 tf.sparse_segment_sum(c, tf.constant([0, 1, 2]), tf.constant([0, 0, 1]))
 # => [[0 0 0 0]
 #     [5 6 7 8]]
 
 # Which is equivalent to:
 tf.segment_sum(c, tf.constant([0, 0, 1]))
 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 TNumber > SparseSegmentSum <T> | |
| الإخراج <T> |  الإخراج ()  له نفس شكل البيانات، باستثناء البعد 0 الذي يحتوي على الحجم `k`، وهو عدد المقاطع.  | 
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 SparseSegmentSum <T> ثابت عام (نطاق النطاق ، بيانات المعامل <T>، المعامل <؟ يمتد TNumber > الفهارس، المعامل <؟ يمتد TNumber > معرفات القطاعات)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية SparseSegmentSum جديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي | 
|---|---|
| المؤشرات | موتر 1-D. له نفس تصنيف "معرّفات_القطاعات". | 
| معرفات القطاع | موتر 1-D. يجب فرز القيم ويمكن تكرارها. | 
المرتجعات
- مثيل جديد لـSparseSegmentSum
الإخراج العام <T> الإخراج ()
له نفس شكل البيانات، باستثناء البعد 0 الذي يحتوي على الحجم `k`، وهو عدد المقاطع.