SparseSegmentSumWithNumSegments

classe final pública SparseSegmentSumWithNumSegments

Calcula a soma ao longo de segmentos esparsos de um tensor.

Como `SparseSegmentSum`, mas permite ids ausentes em `segment_ids`. Se um id estiver faltando, o tensor `output` naquela posição será zerado.

Leia [a seção sobre segmentação](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/sparse#Segmentation) para obter uma explicação sobre segmentos.

Por exemplo:

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]]
 

Constantes

Corda

OP_NAME

O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Métodos Públicos

Saída <T>	asOutput () Retorna o identificador simbólico do tensor.
estático <T estende TNumber > SparseSegmentSumWithNumSegments <T>	criar (escopo do escopo , dados do operando <T>, operando <? estende TNumber > índices, operando <? estende TNumber > segmentIds, operando <? estende TNumber > numSegments) Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação SparseSegmentSumWithNumSegments.
Saída <T>	saída () Tem o mesmo formato dos dados, exceto a dimensão 0 que tem tamanho `num_segments`.

Métodos herdados

Da classe org.tensorflow.op.RawOp

booleano final	é igual (objeto obj)
int final	código hash ()
Operação	op () Retorne esta unidade de cálculo como uma única Operation .
sequência final	toString ()

Da classe java.lang.Object

booleano	é igual (objeto arg0)
aula final<?>	getClass ()
interno	código hash ()
vazio final	notificar ()
vazio final	notificar todos ()
Corda	toString ()
vazio final	espere (long arg0, int arg1)
vazio final	espere (arg0 longo)
vazio final	espere ()

Da interface org.tensorflow.op.Op

ambiente de execução abstrato	env () Retorne o ambiente de execução em que esta operação foi criada.
operação abstrata	op () Retorne esta unidade de cálculo como uma única Operation .

Da interface org.tensorflow.Operand

Saída abstrata <T>	asOutput () Retorna o identificador simbólico do tensor.
abstrato T	comoTensor () Retorna o tensor neste operando.
forma abstrata	forma () Retorna a forma (possivelmente parcialmente conhecida) do tensor referido pela Output deste operando.
Classe abstrata<T>	tipo () Retorna o tipo de tensor deste operando

Da interface org.tensorflow.ndarray.Shaped

abstrato int	classificação ()
forma abstrata	forma ()
abstrato longo	tamanho () Calcula e retorna o tamanho total deste contêiner, em número de valores.

Constantes

String final estática pública OP_NAME

O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Valor constante: "SparseSegmentSumWithNumSegments"

Métodos Públicos

Saída pública <T> asOutput ()

Retorna o identificador simbólico do tensor.

As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.

public static SparseSegmentSumWithNumSegments <T> create (escopo do escopo , dados do operando <T>, operando <? estende TNumber > índices, operando <? estende TNumber > segmentIds, operando <? estende TNumber > numSegments)

Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação SparseSegmentSumWithNumSegments.

Parâmetros

escopo	escopo atual
índices	Um tensor 1-D. Tem a mesma classificação que `segment_ids`.
IDs de segmento	Um tensor 1-D. Os valores devem ser classificados e podem ser repetidos.
numSegmentos	Deve ser igual ao número de IDs de segmentos distintos.

Devoluções

• uma nova instância de SparseSegmentSumWithNumSegments

Saída pública <T> saída ()

Tem o mesmo formato dos dados, exceto a dimensão 0 que tem tamanho `num_segments`.