Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
przepływ tensorowy:: ops:: Rzadka suma segmentów
#include <math_ops.h> Oblicza sumę wzdłuż rzadkich segmentów tensora.
Streszczenie
Przeczytaj sekcję dotyczącą segmentacji, aby uzyskać wyjaśnienie segmentów.
Podobnie jak SegmentSum , ale segment_ids może mieć rangę mniejszą niż pierwszy wymiar data , wybierając podzbiór wymiaru 0, określony przez indices .
Na przykład:
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]))
Argumenty:
- zakres: Obiekt Scope
- indeksy: tensor 1-D. Ma tę samą rangę co
segment_ids . - segment_ids: Tensor 1-D. Wartości należy posortować i można je powtarzać.
Zwroty:
-
Output : ma taki sam kształt jak dane, z wyjątkiem wymiaru 0, który ma rozmiar k , czyli liczbę segmentów.
Atrybuty publiczne
Funkcje publiczne
węzeł
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
operator::tensorflow::Wyjście
operator::tensorflow::Output() const
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 2025-07-25 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::SparseSegmentSum Class Reference\n\ntensorflow::ops::SparseSegmentSum\n=================================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nComputes the sum along sparse 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\nLike [SegmentSum](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/segment-sum#classtensorflow_1_1ops_1_1_segment_sum), but `segment_ids` can have rank less than `data`'s first dimension, selecting a subset of dimension 0, specified by `indices`.\n\nFor example:\n\n\n```gdscript\nc = tf.constant([[1,2,3,4], [-1,-2,-3,-4], [5,6,7,8]])\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n```gdscript\n# Select two rows, one segment.\ntf.sparse_segment_sum(c, tf.constant([0, 1]), tf.constant([0, 0]))\n# =\u003e [[0 0 0 0]]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n```gdscript\n# Select two rows, two segment.\ntf.sparse_segment_sum(c, tf.constant([0, 1]), tf.constant([0, 1]))\n# =\u003e [[ 1 2 3 4]\n# [-1 -2 -3 -4]]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n```gdscript\n# Select all rows, two segments.\ntf.sparse_segment_sum(c, tf.constant([0, 1, 2]), tf.constant([0, 0, 1]))\n# =\u003e [[0 0 0 0]\n# [5 6 7 8]]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n```gdscript\n# Which is equivalent to:\ntf.segment_sum(c, tf.constant([0, 0, 1]))\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- 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\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| [SparseSegmentSum](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_segment_sum_1a02259862f31344aafc95082e08aa9aab)`(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)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_segment_sum_1ad649884f20027c1aad55e81c08e7957b) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_segment_sum_1a40540c212fd500b0d52073ad1fc9d0c8) | `::`[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_sum_1a51e3e189f4da0718eca9673f4245f2b2)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_segment_sum_1a61710c54c59674e886a27a1025c266ba)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_segment_sum_1ad6961f104657b05da798100d4ac7f68b)`() 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### SparseSegmentSum\n\n```gdscript\n SparseSegmentSum(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input data,\n ::tensorflow::Input indices,\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```"]]
