计算沿张量段的最大值。
用法
tf.raw_ops.UnsortedSegmentMax(
data, segment_ids, num_segments, name=None
)
参数
-
data
一个Tensor
。必须是以下类型之一:float32
,float64
,int32
,uint8
,int16
,int8
,int64
,bfloat16
,uint16
,half
,uint32
,uint64
。 -
segment_ids
ATensor
.必须是以下类型之一:int32
,int64
.形状为前缀的张量data.shape
.值必须小于num_segments
.警告:这些值始终在 CPU 上验证为在范围内,从不在 GPU 上验证。
-
num_segments
一个Tensor
。必须是以下类型之一:int32
、int64
。 -
name
操作的名称(可选)。
返回
-
一个
Tensor
。具有与data
相同的类型。
阅读the section on segmentation 以了解段的解释。
此运算符类似于 tf.math.unsorted_segment_sum
,它不是计算段的总和,而是计算最大值,使得:
j...
使得 segment_ids[j...] == i
。 其中最大值超过元组
如果给定段 ID i
的最大值为空,则它将输出特定数字类型的最小可能值 output[i] = numeric_limits<T>::lowest()
。
如果给定的段 ID i
为负,则删除相应的值,并且不会包含在结果中。
警告:在 CPU 上,始终验证 segment_ids
中的值小于 num_segments
,并且针对越界索引引发错误。在 GPU 上,这不会为超出范围的索引引发错误。在 Gpu 上,越界索引会导致安全但未指定的行为,其中可能包括忽略越界索引或在 num_segments
为 0 时输出存储在其形状的第一维中的 0 的张量。
例如:
c = tf.constant([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [4,3,2,1]])
tf.math.unsorted_segment_max(c, tf.constant([0, 1, 0]), num_segments=2).numpy()
array([[4, 3, 3, 4],
[5, 6, 7, 8]], dtype=int32)
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- Python tf.raw_ops.Unique用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.UnicodeTranscode用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.UnicodeEncode用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.UnravelIndex用法及代码示例
- Python tf.raw_ops.UniqueWithCountsV2用法及代码示例
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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.UnsortedSegmentMax。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。