จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: SparseSegmentMeanWithNumSegments
#include <math_ops.h> คำนวณค่าเฉลี่ยตามส่วนที่กระจัดกระจายของเทนเซอร์
สรุป
เช่นเดียวกับ SparseSegmentMean แต่อนุญาตให้มีรหัสที่ขาดหายไปใน segment_ids หากรหัสหายไป เทนเซอร์ output ที่ตำแหน่งนั้นจะเป็นศูนย์
อ่าน ส่วนเกี่ยวกับการแบ่งส่วน เพื่อดูคำอธิบายของส่วนต่างๆ
ข้อโต้แย้ง:
- ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
- ดัชนี: เทนเซอร์ 1-D มีอันดับเดียวกันกับ
segment_ids - Segment_ids: เทนเซอร์ 1 มิติ ควรเรียงลำดับค่าและสามารถทำซ้ำได้
- num_segments: ควรเท่ากับจำนวนรหัสส่วนที่แตกต่างกัน
ผลตอบแทน:
-
Output : มีรูปร่างเหมือนกับข้อมูล ยกเว้นมิติ 0 ซึ่งมีขนาด num_segments
คุณลักษณะสาธารณะ
งานสาธารณะ
โหนด
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
ตัวดำเนินการ::tensorflow::เอาต์พุต
operator::tensorflow::Output() const
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-07-25 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 2025-07-25 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```"]]
