Python tf.math.unsorted_segment_sum用法及代碼示例

計算沿張量段的總和。

用法

tf.math.unsorted_segment_sum(
    data, segment_ids, num_segments, name=None
)

參數

data 一個Tensor。必須是以下類型之一：float32 , float64 , int32 , uint8 , int16 , int8 , complex64 , int64 , qint8 , quint8 , qint32 , bfloat16 , uint16 , complex128 , half , uint32 , uint64。
segment_ids A Tensor.必須是以下類型之一：int32,int64.形狀為前綴的張量data.shape.值必須小於num_segments.
警告：這些值始終在 CPU 上驗證為在範圍內，從不在 GPU 上驗證。
num_segments 一個Tensor。必須是以下類型之一：int32、int64。
name 操作的名稱(可選)。

一個Tensor。具有與 data 相同的類型。

閱讀the section on segmentation 以了解段的解釋。

計算一個張量，使得 \(output[i] = \sum_{j...} data[j...]\) 總和超過元組 j... 使得 segment_ids[j...] == i 。與 SegmentSum 不同，segment_ids 不需要排序，也不需要覆蓋整個有效值範圍內的所有值。

如果給定段 ID i 、 output[i] = 0 的總和為空。如果給定的段 ID i 為負，則該值將被丟棄並且不會添加到段的總和中。

num_segments 應等於不同段 ID 的數量。

警告：在 CPU 上，始終驗證 segment_ids 中的值小於 num_segments ，並且針對越界索引引發錯誤。在 GPU 上，這不會為超出範圍的索引引發錯誤。在 Gpu 上，越界索引會導致安全但未指定的行為，其中可能包括忽略越界索引或在 num_segments 為 0 時輸出存儲在其形狀的第一維中的 0 的張量。

c = [[1,2,3,4], [5,6,7,8], [4,3,2,1]]
tf.math.unsorted_segment_sum(c, [0, 1, 0], num_segments=2).numpy()
array([[5, 5, 5, 5],
       [5, 6, 7, 8]], dtype=int32)

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.math.unsorted_segment_sum。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

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