टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: स्पार्ससेगमेंटसम

#include <math_ops.h>

एक टेंसर के विरल खंडों के साथ योग की गणना करता है।

सारांश

खंडों की व्याख्या के लिए विभाजन पर अनुभाग पढ़ें।

SegmentSum की तरह, लेकिन indices द्वारा निर्दिष्ट आयाम 0 के सबसेट का चयन करते हुए, segment_ids रैंक data के पहले आयाम से कम हो सकती है।

उदाहरण के लिए: 

c = tf.constant([[1,2,3,4], [-1,-2,-3,-4], [5,6,7,8]])

# Select two rows, one segment.
tf.sparse_segment_sum(c, tf.constant([0, 1]), tf.constant([0, 0]))
# => [[0 0 0 0]]

# Select two rows, two segment.
tf.sparse_segment_sum(c, tf.constant([0, 1]), tf.constant([0, 1]))
# => [[ 1  2  3  4]
#     [-1 -2 -3 -4]]

# Select all rows, two segments.
tf.sparse_segment_sum(c, tf.constant([0, 1, 2]), tf.constant([0, 0, 1]))
# => [[0 0 0 0]
#     [5 6 7 8]]

# Which is equivalent to:
tf.segment_sum(c, tf.constant([0, 0, 1]))

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।

रिटर्न:

  • Output : डेटा के समान आकार है, आयाम 0 को छोड़कर जिसका आकार k है, खंडों की संख्या।

निर्माता और विध्वंसक

SparseSegmentSum (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input data, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input segment_ids)

सार्वजनिक गुण

operation
output

सार्वजनिक समारोह

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

सार्वजनिक गुण

संचालन 

Operation operation

आउटपुट 

::tensorflow::Output output

सार्वजनिक समारोह

स्पार्ससेगमेंटसम 

 SparseSegmentSum(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input data,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input segment_ids
)

नोड 

::tensorflow::Node * node() const

ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::इनपुट 

 operator::tensorflow::Input() const

ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट 

 operator::tensorflow::Output() const
,

टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: स्पार्ससेगमेंटसम

#include <math_ops.h>

एक टेंसर के विरल खंडों के साथ योग की गणना करता है।

सारांश

खंडों की व्याख्या के लिए विभाजन पर अनुभाग पढ़ें।

SegmentSum की तरह, लेकिन indices द्वारा निर्दिष्ट आयाम 0 के सबसेट का चयन करते हुए, segment_ids रैंक data के पहले आयाम से कम हो सकती है।

उदाहरण के लिए: 

c = tf.constant([[1,2,3,4], [-1,-2,-3,-4], [5,6,7,8]])

# Select two rows, one segment.
tf.sparse_segment_sum(c, tf.constant([0, 1]), tf.constant([0, 0]))
# => [[0 0 0 0]]

# Select two rows, two segment.
tf.sparse_segment_sum(c, tf.constant([0, 1]), tf.constant([0, 1]))
# => [[ 1  2  3  4]
#     [-1 -2 -3 -4]]

# Select all rows, two segments.
tf.sparse_segment_sum(c, tf.constant([0, 1, 2]), tf.constant([0, 0, 1]))
# => [[0 0 0 0]
#     [5 6 7 8]]

# Which is equivalent to:
tf.segment_sum(c, tf.constant([0, 0, 1]))

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।

रिटर्न:

  • Output : डेटा के समान आकार है, आयाम 0 को छोड़कर जिसका आकार k है, खंडों की संख्या।

निर्माता और विध्वंसक

SparseSegmentSum (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input data, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input segment_ids)

सार्वजनिक गुण

operation
output

सार्वजनिक समारोह

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

सार्वजनिक गुण

संचालन 

Operation operation

आउटपुट 

::tensorflow::Output output

सार्वजनिक समारोह

स्पार्ससेगमेंटसम 

 SparseSegmentSum(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input data,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input segment_ids
)

नोड 

::tensorflow::Node * node() const

ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::इनपुट 

 operator::tensorflow::Input() const

ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट 

 operator::tensorflow::Output() const