SparseSegmentSumWithNumSegments

パブリック最終クラスSparseSegmentSumWithNumSegments

テンソルの疎なセグメントに沿って合計を計算します。

`SparseSegmentSum` と似ていますが、`segment_ids` で欠落している ID を許可します。 ID が欠落している場合、その位置の「出力」テンソルはゼロに設定されます。

セグメントの説明については、[セグメンテーションに関するセクション](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/sparse#Segmentation) を参照してください。

例えば：

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

定数

弦OP_NAME TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

出力<T>
asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
static <T extends TNumber > SparseSegmentSumWithNumSegments <T>
create (スコープスコープ、オペランド<T> データ、オペランド<? extends TNumber > インデックス、オペランド<? extends TNumber > セグメント ID、オペランド<? extends TNumber > numSegments)
新しい SparseSegmentSumWithNumSegments 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
出力<T>
出力()
サイズ `num_segments` を持つ次元 0 を除き、データと同じ形状を持ちます。

継承されたメソッド

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "SparseSegmentSumWithNumSegments"

パブリックメソッド

public Output <T> asOutput ()

テンソルのシンボリック ハンドルを返します。

TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。

public static SparseSegmentSumWithNumSegments <T> create (スコープスコープ、オペランド<T> データ、オペランド<? extends TNumber > インデックス、オペランド<? extends TNumber > セグメント ID、オペランド<? extends TNumber > numSegments)

新しい SparseSegmentSumWithNumSegments 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。

パラメータ
範囲現在のスコープ
インデックス1 次元テンソル。 `segment_ids` と同じランクを持ちます。
セグメントID 1 次元テンソル。値は並べ替える必要があり、繰り返すことができます。
セグメント数個別のセグメント ID の数と同じである必要があります。
返品
  • SparseSegmentSumWithNumSegments の新しいインスタンス

public出力<T>出力()

サイズ `num_segments` を持つ次元 0 を除き、データと同じ形状を持ちます。