flujo tensor:: operaciones:: Suma de segmento disperso

#include <math_ops.h>

Calcula la suma a lo largo de segmentos dispersos de un tensor.

Resumen

Lea la sección sobre segmentación para obtener una explicación de los segmentos.

Como SegmentSum , pero segment_ids puede tener una clasificación menor que la primera dimensión de data , seleccionando un subconjunto de la dimensión 0, especificada por indices .

Por ejemplo:

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]))

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• índices: un tensor 1-D. Tiene el mismo rango que segment_ids .
• segment_ids: un tensor 1-D. Los valores deben ordenarse y pueden repetirse.

Devoluciones:

• Output : tiene la misma forma que los datos, excepto la dimensión 0 que tiene tamaño k , el número de segmentos.

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

Atributos públicos
operation	Operation
output	:: tensorflow::Output

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

Atributos públicos

operación

Operation operation

producción

::tensorflow::Output output

Funciones públicas

Suma de segmento disperso

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

nodo

::tensorflow::Node * node() const 

operador::tensorflow::Entrada

 operator::tensorflow::Input() const 

operador::tensorflow::Salida

 operator::tensorflow::Output() const 

,

flujo tensor:: operaciones:: Suma de segmento disperso

#include <math_ops.h>

Calcula la suma a lo largo de segmentos dispersos de un tensor.

Resumen

Lea la sección sobre segmentación para obtener una explicación de los segmentos.

Como SegmentSum , pero segment_ids puede tener una clasificación menor que la primera dimensión de data , seleccionando un subconjunto de la dimensión 0, especificada por indices .

Por ejemplo:

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]))

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• índices: un tensor 1-D. Tiene el mismo rango que segment_ids .
• segment_ids: un tensor 1-D. Los valores deben ordenarse y pueden repetirse.

Devoluciones:

• Output : tiene la misma forma que los datos, excepto la dimensión 0 que tiene tamaño k , el número de segmentos.

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

Atributos públicos
operation	Operation
output	:: tensorflow::Output

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

Atributos públicos

operación

Operation operation

producción

::tensorflow::Output output

Funciones públicas

Suma de segmento disperso

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

nodo

::tensorflow::Node * node() const 

operador::tensorflow::Entrada

 operator::tensorflow::Input() const 

operador::tensorflow::Salida

 operator::tensorflow::Output() const