تدفق التوتر:: العمليات:: متوسط المقطع
#include <math_ops.h>يحسب المتوسط على طول أجزاء الموتر.
ملخص
اقرأ القسم الخاص بالتجزئة للحصول على شرح للأجزاء.
يحسب موتر من هذا القبيل \(output_i = { data_j}{N}\) حيث يكون mean أكبر من j بحيث يكون segment_ids[j] == i و N هو العدد الإجمالي للقيم المجمعة.
إذا كان المتوسط فارغًا لمعرف مقطع معين i ، output[i] = 0 .
على سبيل المثال:
c = tf.constant([[1.0,2,3,4], [4, 3, 2, 1], [5,6,7,8]]) tf.segment_mean(c, tf.constant([0, 0, 1])) # ==> [[2.5, 2.5, 2.5, 2.5], # [5, 6, 7, 8]]
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- section_ids: موتر أحادي الأبعاد حجمه يساوي حجم البعد الأول
data. يجب فرز القيم ويمكن تكرارها.
العوائد:
-
Output: له نفس شكل البيانات، باستثناء البعد 0 الذي يبلغ حجمهk، وهو عدد المقاطع.
البنائين والمدمرين | |
|---|---|
SegmentMean (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input data, :: tensorflow::Input segment_ids) |
الصفات العامة | |
|---|---|
operation | |
output | |
الوظائف العامة | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
الإخراج
::tensorflow::Output output
الوظائف العامة
متوسط المقطع
SegmentMean( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input data, ::tensorflow::Input segment_ids )
العقدة
::tensorflow::Node * node() const
المشغل::tensorflow::الإدخال
operator::tensorflow::Input() const
المشغل::tensorflow::الإخراج
operator::tensorflow::Output() const
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::SegmentMean Class Reference\n\ntensorflow::ops::SegmentMean\n============================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nComputes the mean along 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\nComputes a tensor such that \\\\(output_i = { data_j}{N}\\\\) where `mean` is over `j` such that `segment_ids[j] == i` and `N` is the total number of values summed.\n\nIf the mean is empty for a given segment ID `i`, `output[i] = 0`.\n\n\n\u003cbr /\u003e\n\nFor example:\n\n\n```gdscript\nc = tf.constant([[1.0,2,3,4], [4, 3, 2, 1], [5,6,7,8]])\ntf.segment_mean(c, tf.constant([0, 0, 1]))\n# ==\u003e [[2.5, 2.5, 2.5, 2.5],\n# [5, 6, 7, 8]]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- segment_ids: A 1-D tensor whose size is equal to the size of `data`'s first dimension. Values should be sorted and can be repeated.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.1/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| [SegmentMean](#classtensorflow_1_1ops_1_1_segment_mean_1a9fc798114162e49ca1a2e3be55c67c4e)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` data, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` segment_ids)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_segment_mean_1ab33c7bc6ed3ae2192796a60aa4e2603d) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_segment_mean_1a64036d8ee48b0555a734f063c8b5e21e) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_segment_mean_1a9a1dd3986731336496132e50f5882bfd)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_segment_mean_1a4555ae396508ae3dd5a91c67b3f7d8f4)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_segment_mean_1a5a63b16dc3408efa63a3d07570c08783)`() 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### SegmentMean\n\n```gdscript\n SegmentMean(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input data,\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```"]]