संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: SparseSegmentMeanWithNumSegments
#include <math_ops.h>
टेंसर के विरल खंडों के साथ माध्य की गणना करता है।
सारांश
SparseSegmentMean
की तरह, लेकिन segment_ids
में गुम आईडी की अनुमति देता है। यदि कोई आईडी गायब है, तो उस स्थिति में output
टेंसर शून्य हो जाएगा।
खंडों की व्याख्या के लिए विभाजन पर अनुभाग पढ़ें।
तर्क:
- स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- सूचकांक: एक 1-डी टेंसर।
segment_ids
के समान रैंक है। - सेगमेंट_आईडी: एक 1-डी टेंसर। मानों को क्रमबद्ध किया जाना चाहिए और दोहराया जा सकता है।
- num_segments: अलग-अलग सेगमेंट आईडी की संख्या के बराबर होनी चाहिए।
रिटर्न:
-
Output
: इसका आकार डेटा के समान है, आयाम 0 को छोड़कर जिसका आकार num_segments
है।
सार्वजनिक गुण
सार्वजनिक समारोह
नोड
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट
operator::tensorflow::Output() const
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2025-07-25 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-25 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],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```"]]