fluxo tensor:: ops:: Soma de Segmento Esparso
#include <math_ops.h>Calcula a soma ao longo de segmentos esparsos de um tensor.
Resumo
Leia a seção sobre segmentação para uma explicação dos segmentos.
 Como SegmentSum , mas segment_ids pode ter classificação inferior à primeira dimensão dos data , selecionando um subconjunto da dimensão 0, especificado por indices .
Por exemplo:
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:
- escopo: um objeto Escopo
-  índices: Um tensor 1-D. Tem a mesma classificação que segment_ids.
- segment_ids: um tensor 1-D. Os valores devem ser classificados e podem ser repetidos.
Retorna:
-  Output: tem o mesmo formato dos dados, exceto a dimensão 0 que tem tamanhok, o número de segmentos.
| Construtores e Destruidores | |
|---|---|
| SparseSegmentSum (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input data, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input segment_ids) | 
| Atributos públicos | |
|---|---|
| operation | |
| output | |
| Funções públicas | |
|---|---|
| node () const | ::tensorflow::Node * | 
| operator::tensorflow::Input () const | |
| operator::tensorflow::Output () const | |
Atributos públicos
operação
Operation operation
saída
::tensorflow::Output output
Funções públicas
Soma de Segmento Esparso
SparseSegmentSum( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input data, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input segment_ids )
nó
::tensorflow::Node * node() const
operador::tensorflow::Input
operator::tensorflow::Input() const
operador::tensorflow::Saída
operator::tensorflow::Output() const
fluxo tensor:: ops:: Soma de Segmento Esparso
#include <math_ops.h>Calcula a soma ao longo de segmentos esparsos de um tensor.
Resumo
Leia a seção sobre segmentação para uma explicação dos segmentos.
 Como SegmentSum , mas segment_ids pode ter classificação inferior à primeira dimensão dos data , selecionando um subconjunto da dimensão 0, especificado por indices .
Por exemplo:
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:
- escopo: um objeto Escopo
-  índices: Um tensor 1-D. Tem a mesma classificação que segment_ids.
- segment_ids: um tensor 1-D. Os valores devem ser classificados e podem ser repetidos.
Retorna:
-  Output: tem o mesmo formato dos dados, exceto a dimensão 0 que tem tamanhok, o número de segmentos.
| Construtores e Destruidores | |
|---|---|
| SparseSegmentSum (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input data, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input segment_ids) | 
| Atributos públicos | |
|---|---|
| operation | |
| output | |
| Funções públicas | |
|---|---|
| node () const | ::tensorflow::Node * | 
| operator::tensorflow::Input () const | |
| operator::tensorflow::Output () const | |
Atributos públicos
operação
Operation operation
saída
::tensorflow::Output output
Funções públicas
Soma de Segmento Esparso
SparseSegmentSum( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input data, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input segment_ids )
nó
::tensorflow::Node * node() const
operador::tensorflow::Input
operator::tensorflow::Input() const
operador::tensorflow::Saída
operator::tensorflow::Output() const