tensorflow:: אופס:: SegmentMin
#include <math_ops.h>מחשב את המינימום לאורך מקטעים של טנזור.
תַקצִיר
קרא את הקטע על פילוח להסבר על הפלחים.
מחשב טנזור כזה \(output_i = (data_j)\) כאשר min הוא מעל j כך ש- segment_ids[j] == i .
אם ה-min ריק עבור מזהה מקטע נתון i , output[i] = 0 .
לְדוּגמָה:
c = tf.constant([[1,2,3,4], [4, 3, 2, 1], [5,6,7,8]]) tf.segment_min(c, tf.constant([0, 0, 1])) # ==> [[1, 2, 2, 1], # [5, 6, 7, 8]]
טיעונים:
- scope: אובייקט Scope
- segment_ids: טנזור 1-D שגודלו שווה לגודל הממד הראשון של
data. יש למיין את הערכים וניתן לחזור עליהם.
החזרות:
-
Output: בעל צורה זהה לנתונים, למעט ממד 0 שיש לו גודלk, מספר המקטעים.
בנאים והורסים | |
|---|---|
SegmentMin (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input data, :: tensorflow::Input segment_ids) |
תכונות ציבוריות | |
|---|---|
operation | |
output | |
תפקידים ציבוריים | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
תכונות ציבוריות
מִבצָע
Operation operation
תְפוּקָה
::tensorflow::Output output
תפקידים ציבוריים
SegmentMin
SegmentMin( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input data, ::tensorflow::Input segment_ids )
צוֹמֶת
::tensorflow::Node * node() const
מפעיל::tensorflow::קלט
operator::tensorflow::Input() const
אופרטור::tensorflow::פלט
operator::tensorflow::Output() const
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2025-07-25 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-07-25 (שעון UTC)."],[],[],null,["# tensorflow::ops::SegmentMin Class Reference\n\ntensorflow::ops::SegmentMin\n===========================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nComputes the minimum along segments of a tensor.\n\nSummary\n-------\n\nRead [the section on segmentation](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) for an explanation of segments.\n\nComputes a tensor such that \\\\(output_i = (data_j)\\\\) where `min` is over `j` such that `segment_ids[j] == i`.\n\nIf the min is empty for a given segment ID `i`, `output[i] = 0`.\n\n\n\u003cbr /\u003e\n\nFor example:\n\n\n```gdscript\nc = tf.constant([[1,2,3,4], [4, 3, 2, 1], [5,6,7,8]])\ntf.segment_min(c, tf.constant([0, 0, 1]))\n# ==\u003e [[1, 2, 2, 1],\n# [5, 6, 7, 8]]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- segment_ids: A 1-D tensor whose size is equal to the size of `data`'s first dimension. Values should be sorted and can be repeated.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): Has same shape as data, except for dimension 0 which has size `k`, the number of segments.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SegmentMin](#classtensorflow_1_1ops_1_1_segment_min_1a3012dce1d5e46fd538083a4543420a89)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` data, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` segment_ids)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_segment_min_1a1dd3ab9be4244f9e51ee31f1249735ff) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_segment_min_1aa79a959666dedb9e81ae623ed8ba28a8) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_segment_min_1a0315622df52ece6431d28d99520c1eef)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_segment_min_1aa2819b4005543663b84fe92fcbbec66a)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_segment_min_1a479837a013d764ff8d54553f71f32b83)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### SegmentMin\n\n```gdscript\n SegmentMin(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input data,\n ::tensorflow::Input segment_ids\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n```"]]