SegmentProdV2

Oblicza iloczyn wzdłuż segmentów tensora.

Przeczytaj [sekcję o segmentacji](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation), aby uzyskać wyjaśnienie segmentów.

Oblicza tensor w taki sposób, że \\(output_i = \prod_j data_j\\) , gdzie iloczyn jest większy od `j`, tak że `segment_ids[j] == i`.

Jeżeli produkt jest pusty dla danego segmentu ID `i`, `output[i] = 1`.

Uwaga: ta opcja jest obecnie obsługiwana tylko z jit_compile=True.

Jedyną różnicą w przypadku SegmentProd jest dodatkowe wejście „num_segments”. Pomaga to w ocenie kształtu wyjściowego w czasie kompilacji. Liczba „liczba_segmentów” powinna być zgodna z identyfikatorami segmentu. np. Max(segment_ids) - 1 powinno być równe `num_segments` dla 1-d segment_ids. W przypadku niespójnej liczby num_segments operacja nadal działa. jedyna różnica polega na tym, że dane wyjściowe przyjmują rozmiar num_segments niezależnie od rozmiaru identyfikatorów segmentów i danych. dla num_segments mniejszego niż oczekiwany rozmiar wyjściowy, ostatnie elementy są ignorowane. Dla num_segments więcej niż oczekiwany rozmiar wyjściowy, ostatnim elementom przypisuje się 1.

Na przykład:

>>> @tf.function(jit_compile=True) ... def test(c): ... return tf.raw_ops.SegmentProdV2(data=c, segment_ids=tf.constant([0, 0, 1]), liczba_segmentów=2) >>> c = tf.constant([[1,2,3,4], [4, 3, 2, 1], [5,6,7,8]]) >>> test( c).numpy() array([[4, 6, 6, 4], [5, 6, 7, 8]], dtype=int32)