يحسب المجموع على طول شرائح الموتر.
اقرأ [القسم الخاص بالتجزئة](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) للحصول على شرح للشرائح.
يحسب موترًا بحيث يكون \\(output_i = \sum_j data_j\\) حيث يكون المجموع أكبر من `j` بحيث يكون `segment_ids[j] == i`.
إذا كان المجموع فارغًا لمعرف مقطع معين `i`، `output[i] = 0`.
لاحظ أن هذه العملية مدعومة حاليًا فقط مع jit_compile=True.
الأساليب العامة
| الإخراج <T> | كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر. |
| ثابت <T، U يمتد الرقم، V يمتد الرقم> SegmentSumV2 <T> | |
| الإخراج <T> | انتاج () لها نفس شكل البيانات، باستثناء أبعاد `segment_ids.rank` الأولى، والتي يتم استبدالها ببُعد واحد بحجم `num_segments`. |
الطرق الموروثة
الأساليب العامة
الإخراج العام <T> كإخراج ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.
إنشاء SegmentSumV2 <T> ثابت عام ( نطاق النطاق، بيانات المعامل <T>، معرفات قطاعات المعامل <U>، أرقام المعامل <V>)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية SegmentSumV2 جديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي |
|---|---|
| معرفات القطاع | موتر أحادي الأبعاد حجمه يساوي حجم البعد الأول للبيانات. يجب فرز القيم ويمكن تكرارها. يجب أن تكون القيم أقل من `num_segments`. تنبيه: يتم دائمًا التحقق من صحة القيم ليتم فرزها على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، ولا يتم التحقق من صحتها مطلقًا على وحدة معالجة الرسومات (GPU). |
عائدات
- مثيل جديد لـ SegmentSumV2
الإخراج العام <T> الإخراج ()
لها نفس شكل البيانات، باستثناء أبعاد `segment_ids.rank` الأولى، والتي يتم استبدالها ببُعد واحد بحجم `num_segments`.