Calcule la somme le long des segments d'un tenseur.
Lisez [la section sur la segmentation](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) pour une explication des segments.
Calcule un tenseur tel que \\(output_i = \sum_j data_j\\) où la somme est supérieure à `j` tel que `segment_ids[j] == i`.
Si la somme est vide pour un ID de segment `i` donné, `output[i] = 0`.
Notez que cette opération n'est actuellement prise en charge qu'avec jit_compile=True.
Méthodes publiques
| Sortie <T> | comme Sortie () Renvoie le handle symbolique d'un tenseur. |
| statique <T, U étend le nombre, V étend le nombre> SegmentSumV2 <T> | créer ( Portée de la portée , Données de l'opérande <T>, Opérande <U> segmentIds, Opérande <V> numSegments) Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération SegmentSumV2. |
| Sortie <T> | sortir () A la même forme que les données, à l'exception des premières dimensions `segment_ids.rank`, qui sont remplacées par une seule dimension de taille `num_segments`. |
Méthodes héritées
Méthodes publiques
sortie publique <T> asOutput ()
Renvoie le handle symbolique d'un tenseur.
Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.
public static SegmentSumV2 <T> créer (portée de la portée , données de l'opérande <T>, opérande <U> segmentIds, opérande <V> numSegments)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération SegmentSumV2.
Paramètres
| portée | portée actuelle |
|---|---|
| ID de segment | Un tenseur 1D dont la taille est égale à la taille de la première dimension des « données ». Les valeurs doivent être triées et peuvent être répétées. Les valeurs doivent être inférieures à « num_segments ». Attention : Les valeurs sont toujours validées pour être triées sur CPU, jamais validées sur GPU. |
Retour
- une nouvelle instance de SegmentSumV2
sortie publique <T> sortie ()
A la même forme que les données, à l'exception des premières dimensions `segment_ids.rank`, qui sont remplacées par une seule dimension de taille `num_segments`.