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.