एक टेंसर के खंडों के साथ उत्पाद की गणना करता है।
खंडों की व्याख्या के लिए [विभाजन पर अनुभाग](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) पढ़ें।
एक टेन्सर की गणना करता है जैसे कि \\(output_i = \prod_j data_j\\) जहां उत्पाद अधिक है `j` जैसे कि `segment_ids[j] == i`।
यदि किसी दिए गए सेगमेंट आईडी `i` के लिए उत्पाद खाली है, तो `आउटपुट[i] = 1`।
नोट: यह ऑप वर्तमान में केवल jit_compile=True के साथ समर्थित है।
SegmentProd के साथ एकमात्र अंतर अतिरिक्त इनपुट `num_segments` है। यह संकलन समय में आउटपुट आकार का मूल्यांकन करने में मदद करता है। `num_segments` सेगमेंट_आईड्स के अनुरूप होना चाहिए। उदाहरण के लिए अधिकतम (सेगमेंट_आईड्स) - 1 1-डी सेगमेंट_आईड्स के लिए `num_segments` के बराबर होना चाहिए असंगत num_segments के साथ, ऑप अभी भी चलता है। केवल अंतर यह है कि, सेगमेंट_आईड्स और डेटा के आकार के बावजूद आउटपुट num_segments का आकार लेता है। अपेक्षित आउटपुट आकार से कम num_segments के लिए, अपेक्षित आउटपुट आकार से अधिक num_segments के लिए अंतिम तत्वों को अनदेखा कर दिया जाता है, अंतिम तत्वों को 1 असाइन किया जाता है।
उदाहरण के लिए:
>>> @tf.function(jit_compile=True) ... def test(c): ... वापसी tf.raw_ops.SegmentProdV2(data=c, segment_ids=tf.constant([0, 0, 1]), num_segments=2) >>> c = tf.constant([[1,2,3,4], [4, 3, 2, 1], [5,6,7,8]]) >>> टेस्ट( ग).numpy() सरणी ([[4, 6, 6, 4], [5, 6, 7, 8]], dtype = int32)
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <टी> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का सांकेतिक हैंडल लौटाता है. |
| स्थैतिक <टी, यू संख्या बढ़ाता है, वी संख्या बढ़ाता है> सेगमेंटप्रोडवी 2 <टी> | |
| आउटपुट <टी> | आउटपुट () डेटा के समान आकार है, पहले `segment_ids.rank` आयामों को छोड़कर, जिन्हें एकल आयाम w से बदल दिया गया है जिसका आकार `num_segments` है। |
विरासत में मिली विधियाँ
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <टी> आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का सांकेतिक हैंडल लौटाता है.
TensorFlow संचालन के इनपुट अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट होते हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
पब्लिक स्टैटिक SegmentProdV2 <T> create ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> डेटा, ऑपरेंड <U> सेगमेंटआईड्स, ऑपरेंड <V> numSegments)
एक नया SegmentProdV2 ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान गुंजाइश |
|---|---|
| खंड आईडी | एक 1-डी टेंसर जिसका आकार `डेटा` के पहले आयाम के आकार के बराबर है। मानों को क्रमबद्ध किया जाना चाहिए और दोहराया जा सकता है। मान `num_segments` से कम होने चाहिए. सावधानी: मूल्यों को हमेशा सीपीयू पर क्रमबद्ध करने के लिए मान्य किया जाता है, जीपीयू पर कभी मान्य नहीं किया जाता है। |
रिटर्न
- SegmentProdV2 का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <टी> आउटपुट ()
डेटा के समान आकार है, पहले `segment_ids.rank` आयामों को छोड़कर, जिन्हें एकल आयाम w से बदल दिया गया है जिसका आकार `num_segments` है।
एक टेंसर के खंडों के साथ उत्पाद की गणना करता है।
खंडों की व्याख्या के लिए [विभाजन पर अनुभाग](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) पढ़ें।
एक टेन्सर की गणना करता है जैसे कि \\(output_i = \prod_j data_j\\) जहां उत्पाद अधिक है `j` जैसे कि `segment_ids[j] == i`।
यदि किसी दिए गए सेगमेंट आईडी `i` के लिए उत्पाद खाली है, तो `आउटपुट[i] = 1`।
नोट: यह ऑप वर्तमान में केवल jit_compile=True के साथ समर्थित है।
SegmentProd के साथ एकमात्र अंतर अतिरिक्त इनपुट `num_segments` है। यह संकलन समय में आउटपुट आकार का मूल्यांकन करने में मदद करता है। `num_segments` सेगमेंट_आईड्स के अनुरूप होना चाहिए। उदाहरण के लिए अधिकतम (सेगमेंट_आईड्स) - 1 1-डी सेगमेंट_आईड्स के लिए `num_segments` के बराबर होना चाहिए असंगत num_segments के साथ, ऑप अभी भी चलता है। केवल अंतर यह है कि, सेगमेंट_आईड्स और डेटा के आकार के बावजूद आउटपुट num_segments का आकार लेता है। अपेक्षित आउटपुट आकार से कम num_segments के लिए, अपेक्षित आउटपुट आकार से अधिक num_segments के लिए अंतिम तत्वों को अनदेखा कर दिया जाता है, अंतिम तत्वों को 1 असाइन किया जाता है।
उदाहरण के लिए:
>>> @tf.function(jit_compile=True) ... def test(c): ... वापसी tf.raw_ops.SegmentProdV2(data=c, segment_ids=tf.constant([0, 0, 1]), num_segments=2) >>> c = tf.constant([[1,2,3,4], [4, 3, 2, 1], [5,6,7,8]]) >>> टेस्ट( ग).numpy() सरणी ([[4, 6, 6, 4], [5, 6, 7, 8]], dtype = int32)
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <टी> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का सांकेतिक हैंडल लौटाता है. |
| स्थैतिक <टी, यू संख्या बढ़ाता है, वी संख्या बढ़ाता है> सेगमेंटप्रोडवी 2 <टी> | |
| आउटपुट <टी> | आउटपुट () डेटा के समान आकार है, पहले `segment_ids.rank` आयामों को छोड़कर, जिन्हें एकल आयाम w से बदल दिया गया है जिसका आकार `num_segments` है। |
विरासत में मिली विधियाँ
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <टी> आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का सांकेतिक हैंडल लौटाता है.
TensorFlow संचालन के इनपुट अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट होते हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
पब्लिक स्टैटिक SegmentProdV2 <T> create ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> डेटा, ऑपरेंड <U> सेगमेंटआईड्स, ऑपरेंड <V> numSegments)
एक नया SegmentProdV2 ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान गुंजाइश |
|---|---|
| खंड आईडी | एक 1-डी टेंसर जिसका आकार `डेटा` के पहले आयाम के आकार के बराबर है। मानों को क्रमबद्ध किया जाना चाहिए और दोहराया जा सकता है। मान `num_segments` से कम होने चाहिए. सावधानी: मूल्यों को हमेशा सीपीयू पर क्रमबद्ध करने के लिए मान्य किया जाता है, जीपीयू पर कभी मान्य नहीं किया जाता है। |
रिटर्न
- SegmentProdV2 का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <टी> आउटपुट ()
डेटा के समान आकार है, पहले `segment_ids.rank` आयामों को छोड़कर, जिन्हें एकल आयाम w से बदल दिया गया है जिसका आकार `num_segments` है।