tensorflow:: אופס:: SparseSegmentMeanWithNumSegments
#include <math_ops.h>
מחשב את הממוצע לאורך מקטעים דלילים של טנזור.
תַקצִיר
כמו SparseSegmentMean
, אבל מאפשר מזהים חסרים ב- segment_ids
. אם זיהוי חסר, טנזור output
במיקום זה יאפס.
קרא את הקטע על פילוח להסבר על הפלחים.
טיעונים:
- scope: אובייקט Scope
- מדדים: טנזור 1-D. בעל דירוג זהה לזה של
segment_ids
. - segment_ids: טנזור 1-D. יש למיין את הערכים וניתן לחזור עליהם.
- num_segments: צריך להיות שווה למספר מזהי הפלחים הנבדלים.
החזרות:
-
Output
: בעל צורה זהה לנתונים, למעט ממד 0 שיש לו גודלnum_segments
.
בנאים והורסים | |
---|---|
SparseSegmentMeanWithNumSegments (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input data, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input segment_ids, :: tensorflow::Input num_segments) |
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
SparseSegmentMeanWithNumSegments
SparseSegmentMeanWithNumSegments( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input data, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input segment_ids, ::tensorflow::Input num_segments )
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::SparseSegmentMeanWithNumSegments Class Reference\n\ntensorflow::ops::SparseSegmentMeanWithNumSegments\n=================================================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nComputes the mean along sparse segments of a tensor.\n\nSummary\n-------\n\nLike [SparseSegmentMean](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/sparse-segment-mean#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_segment_mean), but allows missing ids in `segment_ids`. If an id is misisng, the `output` tensor at that position will be zeroed.\n\nRead [the section on segmentation](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) for an explanation of segments.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- indices: A 1-D tensor. Has same rank as `segment_ids`.\n- segment_ids: A 1-D tensor. Values should be sorted and can be repeated.\n- num_segments: Should equal the number of distinct segment IDs.\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 `num_segments`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SparseSegmentMeanWithNumSegments](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_segment_mean_with_num_segments_1acc14eb336c9bb422d63a332e5ff475aa)`(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)` indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` segment_ids, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` num_segments)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_segment_mean_with_num_segments_1a1750008c63c66918b6adeac3d952ecef) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_segment_mean_with_num_segments_1a7a024ed618e930ac1bea2d738bd0f394) | `::`[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_sparse_segment_mean_with_num_segments_1ab959360a1d82011d10097010d5274941)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_segment_mean_with_num_segments_1a0856c9bfce8692ac6cfaf403591e8d4e)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_segment_mean_with_num_segments_1a298a1bf3fbf9b34d2c306955c3090ff8)`() 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### SparseSegmentMeanWithNumSegments\n\n```gdscript\n SparseSegmentMeanWithNumSegments(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input data,\n ::tensorflow::Input indices,\n ::tensorflow::Input segment_ids,\n ::tensorflow::Input num_segments\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```"]]