flux tensoriel : : opérations : : SparseSegmentSum
#include <math_ops.h>Calcule la somme le long de segments clairsemés d'un tenseur.
Résumé
Lisez la section sur la segmentation pour une explication des segments.
 Comme SegmentSum , mais segment_ids peut avoir un rang inférieur à la première dimension de data , en sélectionnant un sous-ensemble de dimension 0, spécifié par indices .
Par exemple:
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]))
Arguments :
- scope : un objet Scope
-  indices : un tenseur 1-D. A le même rang que segment_ids.
- segment_ids : un tenseur 1D. Les valeurs doivent être triées et peuvent être répétées.
Retours :
-  Output: A la même forme que les données, sauf pour la dimension 0 qui a la taillek, le nombre de segments.
| Constructeurs et Destructeurs | |
|---|---|
| SparseSegmentSum (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input data, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input segment_ids) | 
| Attributs publics | |
|---|---|
| operation | |
| output | |
| Fonctions publiques | |
|---|---|
| node () const | ::tensorflow::Node * | 
| operator::tensorflow::Input () const | |
| operator::tensorflow::Output () const | |
Attributs publics
opération
Operation operation
sortir
::tensorflow::Output output
Fonctions publiques
SparseSegmentSum
SparseSegmentSum( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input data, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input segment_ids )
nœud
::tensorflow::Node * node() const
opérateur :: tensorflow :: Entrée
operator::tensorflow::Input() const
opérateur :: tensorflow :: Sortie
operator::tensorflow::Output() const
flux tensoriel : : opérations : : SparseSegmentSum
#include <math_ops.h>Calcule la somme le long de segments clairsemés d'un tenseur.
Résumé
Lisez la section sur la segmentation pour une explication des segments.
 Comme SegmentSum , mais segment_ids peut avoir un rang inférieur à la première dimension de data , en sélectionnant un sous-ensemble de dimension 0, spécifié par indices .
Par exemple:
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]))
Arguments :
- scope : un objet Scope
-  indices : un tenseur 1-D. A le même rang que segment_ids.
- segment_ids : un tenseur 1D. Les valeurs doivent être triées et peuvent être répétées.
Retours :
-  Output: A la même forme que les données, sauf pour la dimension 0 qui a la taillek, le nombre de segments.
| Constructeurs et Destructeurs | |
|---|---|
| SparseSegmentSum (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input data, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input segment_ids) | 
| Attributs publics | |
|---|---|
| operation | |
| output | |
| Fonctions publiques | |
|---|---|
| node () const | ::tensorflow::Node * | 
| operator::tensorflow::Input () const | |
| operator::tensorflow::Output () const | |
Attributs publics
opération
Operation operation
sortir
::tensorflow::Output output
Fonctions publiques
SparseSegmentSum
SparseSegmentSum( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input data, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input segment_ids )
nœud
::tensorflow::Node * node() const
opérateur :: tensorflow :: Entrée
operator::tensorflow::Input() const
opérateur :: tensorflow :: Sortie
operator::tensorflow::Output() const