SparseSegmentSumWithNumSegments

SparseSegmentSumWithNumSegments classe final públicas

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 de `saída` naquela posição será zerado.

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

Fragmento

OP_NAME

O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow

Métodos Públicos

Output <T>	asOutput () Retorna o identificador simbólico do tensor.
estática <T estende TNumber > SparseSegmentSumWithNumSegments <T>	criar ( Scope escopo, Operando <T> de dados, Operando <? estende TNumber > índices, Operando <? estende TNumber > segmentIds, Operando <? estende TNumber > numSegments) Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação SparseSegmentSumWithNumSegments.
Output <T>	saída () Tem a mesma forma dos dados, exceto para a dimensão 0, que tem o tamanho `num_segments`.

Métodos herdados

De classe org.tensorflow.op.RawOp

final booleano	é igual a (obj Object)
final int	hashCode ()
Operação	op () Retornar esta unidade de computação como uma única Operation .
corda final	toString ()

Da classe java.lang.Object

boleano	equals (arg0 Object)
aula final <?>	getClass ()
int	hashCode ()
vazio final	notificar ()
vazio final	notifyAll ()
Fragmento	toString ()
vazio final	wait (longa arg0, int arg1)
vazio final	wait (arg0 de comprimento)
vazio final	wait ()

A partir da interface org.tensorflow.op.Op

abstrato ExecutionEnvironment	env () Retorne o ambiente de execução em que este op foi criado.
abstrato Operação	op () Retornar esta unidade de computação como uma única Operation .

A partir da interface org.tensorflow.Operand

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

A partir da interface org.tensorflow.ndarray.Shaped

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

Constantes

nome_op final String public static

O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow

Valor constante: "SparseSegmentSumWithNumSegments"

Métodos Públicos

pública Output <T> asOutput ()

Retorna o identificador simbólico do tensor.

As entradas para as 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 ( Scope escopo, Operando <T> dados, Operando <? estende TNumber > índices, Operando <? estende TNumber > segmentIds, Operando <? estende TNumber > numSegments)

Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação SparseSegmentSumWithNumSegments.

Parâmetros

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

Devoluções

• uma nova instância de SparseSegmentSumWithNumSegments

pública Output <T> de saída ()

Tem a mesma forma dos dados, exceto para a dimensão 0, que tem o tamanho `num_segments`.