tensorflow :: operaciones :: SparseSegmentSum

#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.

Al igual que SegmentSum , pero segment_ids pueden tener rango inferior a data primera dimensión 's, la selección de un subconjunto de la dimensión 0, especificado 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 .
  • ID_segmento: un tensor 1-D. Los valores deben ordenarse y pueden repetirse.

Devoluciones:

  • Output : Tiene la misma forma que los datos, excepto por la dimensión 0 que tiene el 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
output

Funciones publicas

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

Atributos públicos

operación

Operation operation

producción

::tensorflow::Output output

Funciones publicas

SparseSegmentSum

 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