সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
টেনসরফ্লো :: অপস:: SparseSegmentSum
#include <math_ops.h> একটি টেনসরের স্পার্স সেগমেন্টের সাথে যোগফল গণনা করে।
সারাংশ
সেগমেন্টের ব্যাখ্যার জন্য বিভাজন সংক্রান্ত বিভাগটি পড়ুন।
SegmentSum মত, কিন্তু segment_ids র্যাঙ্ক data প্রথম মাত্রার চেয়ে কম থাকতে পারে, indices দ্বারা নির্দিষ্ট করা 0 মাত্রার একটি উপসেট নির্বাচন করে।
যেমন:
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]))
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।
রিটার্ন:
-
Output : ডেটার মতো একই আকৃতি আছে, মাত্র 0 ব্যতীত যার আকার k আছে, সেগমেন্টের সংখ্যা।
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।
2025-07-27 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-27 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# tensorflow::ops::SparseSegmentSum Class Reference\n\ntensorflow::ops::SparseSegmentSum\n=================================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nComputes the sum along sparse 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\nLike [SegmentSum](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/segment-sum#classtensorflow_1_1ops_1_1_segment_sum), but `segment_ids` can have rank less than `data`'s first dimension, selecting a subset of dimension 0, specified by `indices`.\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\n# Select two rows, one segment.\ntf.sparse_segment_sum(c, tf.constant([0, 1]), tf.constant([0, 0]))\n# =\u003e [[0 0 0 0]]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n```gdscript\n# Select two rows, two segment.\ntf.sparse_segment_sum(c, tf.constant([0, 1]), tf.constant([0, 1]))\n# =\u003e [[ 1 2 3 4]\n# [-1 -2 -3 -4]]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n```gdscript\n# Select all rows, two segments.\ntf.sparse_segment_sum(c, tf.constant([0, 1, 2]), tf.constant([0, 0, 1]))\n# =\u003e [[0 0 0 0]\n# [5 6 7 8]]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n```gdscript\n# Which is equivalent to:\ntf.segment_sum(c, tf.constant([0, 0, 1]))\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.3/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\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.3/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| [SparseSegmentSum](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_segment_sum_1a02259862f31344aafc95082e08aa9aab)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` data, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` segment_ids)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_segment_sum_1ad649884f20027c1aad55e81c08e7957b) | [Operation](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_segment_sum_1a40540c212fd500b0d52073ad1fc9d0c8) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/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_1a51e3e189f4da0718eca9673f4245f2b2)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_segment_sum_1a61710c54c59674e886a27a1025c266ba)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_segment_sum_1ad6961f104657b05da798100d4ac7f68b)`() 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### SparseSegmentSum\n\n```gdscript\n SparseSegmentSum(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input data,\n ::tensorflow::Input indices,\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```"]]
