সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
টেনসরফ্লো :: অপস:: SparseSegmentSumWithNumSegments
#include <math_ops.h> একটি টেনসরের স্পার্স সেগমেন্টের সাথে যোগফল গণনা করে।
সারাংশ
SparseSegmentSum মত, কিন্তু segment_ids এ অনুপস্থিত আইডি অনুমোদন করে। যদি একটি আইডি অনুপস্থিত থাকে, তাহলে সেই অবস্থানে output টেনসর শূন্য হবে।
সেগমেন্টের ব্যাখ্যার জন্য বিভাজন সংক্রান্ত বিভাগটি পড়ুন।
যেমন:
c = tf.constant([[1,2,3,4], [-1,-2,-3,-4], [5,6,7,8]])
tf.sparse_segment_sum_with_num_segments(
c, tf.constant([0, 1]), tf.constant([0, 0]), num_segments=3)
# => [[0 0 0 0]
# [0 0 0 0]
# [0 0 0 0]]tf.sparse_segment_sum_with_num_segments(c,
tf.constant([0, 1]),
tf.constant([0, 2],
num_segments=4))
# => [[ 1 2 3 4]
# [ 0 0 0 0]
# [-1 -2 -3 -4]
# [ 0 0 0 0]] যুক্তি:
- স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
- সূচক: একটি 1-ডি টেনসর।
segment_ids এর মতো একই র্যাঙ্ক আছে। - segment_ids: একটি 1-D টেনসর। মানগুলি সাজানো উচিত এবং পুনরাবৃত্তি করা যেতে পারে।
- সংখ্যা_সেগমেন্ট: স্বতন্ত্র সেগমেন্ট আইডির সংখ্যার সমান হওয়া উচিত।
রিটার্ন:
-
Output : ডাটার মতো একই আকৃতি আছে, মাত্র 0 ব্যতীত যার আকার num_segments আছে।
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
পাবলিক ফাংশন
নোড
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
অপারেটর::টেনসরফ্লো::আউটপুট
operator::tensorflow::Output() const
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# tensorflow::ops::SparseSegmentSumWithNumSegments Class Reference\n\ntensorflow::ops::SparseSegmentSumWithNumSegments\n================================================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nComputes the sum along sparse segments of a tensor.\n\nSummary\n-------\n\nLike [SparseSegmentSum](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/sparse-segment-sum#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_segment_sum), but allows missing ids in `segment_ids`. If an id is misisng, the `output` tensor at that position will be zeroed.\n\nRead [the section on segmentation](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/sparse#Segmentation) for an explanation of segments.\n\nFor example:\n\n\n```gdscript\nc = tf.constant([[1,2,3,4], [-1,-2,-3,-4], [5,6,7,8]])\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n```gdscript\ntf.sparse_segment_sum_with_num_segments(\n c, tf.constant([0, 1]), tf.constant([0, 0]), num_segments=3)\n# =\u003e [[0 0 0 0]\n# [0 0 0 0]\n# [0 0 0 0]]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n```gdscript\ntf.sparse_segment_sum_with_num_segments(c,\n tf.constant([0, 1]),\n tf.constant([0, 2],\n num_segments=4))\n# =\u003e [[ 1 2 3 4]\n# [ 0 0 0 0]\n# [-1 -2 -3 -4]\n# [ 0 0 0 0]]\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- indices: A 1-D tensor. Has same rank as `segment_ids`.\n- segment_ids: A 1-D tensor. Values should be sorted and can be repeated.\n- num_segments: Should equal the number of distinct segment IDs.\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 `num_segments`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SparseSegmentSumWithNumSegments](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_segment_sum_with_num_segments_1aa42ca6fe6f82686ab6e7bf1696c6cf95)`(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)` indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` segment_ids, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` num_segments)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_segment_sum_with_num_segments_1aef731be5257efe05dd4fcab3b8bc1a97) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_segment_sum_with_num_segments_1a0268bacaeeeaa16b2034d2bbbce8fbe4) | `::`[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_sparse_segment_sum_with_num_segments_1a26167428eac960c8c69c07839a55d289)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_segment_sum_with_num_segments_1a59838fffe06404d59d3a86d7a1a664ab)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_segment_sum_with_num_segments_1a0540eaea9f382d555400bcda1f86c781)`() 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### SparseSegmentSumWithNumSegments\n\n```gdscript\n SparseSegmentSumWithNumSegments(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input data,\n ::tensorflow::Input indices,\n ::tensorflow::Input segment_ids,\n ::tensorflow::Input num_segments\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```"]]
