Python tf.raw_ops.SegmentMean用法及代码示例

计算沿张量段的平均值。

用法

tf.raw_ops.SegmentMean(
    data, segment_ids, name=None
)

data 一个Tensor。必须是以下类型之一：float32 , float64 , int32 , uint8 , int16 , int8 , complex64 , int64 , qint8 , quint8 , qint32 , bfloat16 , uint16 , complex128 , half , uint32 , uint64。
segment_ids 一个Tensor。必须是以下类型之一：int32、int64。一维张量，其大小等于 data 的第一个维度的大小。值应该排序并且可以重复。
name 操作的名称(可选)。

阅读the section on segmentation 以了解段的解释。

计算一个张量，使得 \(output_i = \frac{\sum_j data_j}{N}\) 其中 mean 超过 j 使得 segment_ids[j] == i 和 N 是总和值的总数。

如果给定段 ID i 、 output[i] = 0 的平均值为空。

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]]

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注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.raw_ops.SegmentMean。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。