Tính tổng dọc theo các đoạn của tensor.
Đọc [phần về phân đoạn](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) để biết giải thích về các phân đoạn.
Tính toán một tensor sao cho \\(output_i = \sum_j data_j\\) trong đó tổng lớn hơn `j` sao cho `segment_ids[j] == i`.
Nếu tổng trống đối với ID phân đoạn nhất định `i`, `output[i] = 0`.
Lưu ý rằng op này hiện chỉ được hỗ trợ với jit_compile=True.
Phương pháp công khai
| Đầu ra <T> | asOutput () Trả về phần điều khiển tượng trưng của một tenxơ. |
| tĩnh <T, U mở rộng Số, V mở rộng Số> SegmentSumV2 <T> | |
| Đầu ra <T> | đầu ra () Có hình dạng giống như dữ liệu, ngoại trừ thứ nguyên `segment_ids.rank` đầu tiên được thay thế bằng một thứ nguyên duy nhất có kích thước `num_segments`. |
Phương pháp kế thừa
Phương pháp công khai
Đầu ra công khai <T> asOutput ()
Trả về phần điều khiển tượng trưng của một tenxơ.
Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.
public static SegmentSumV2 <T> tạo ( Phạm vi phạm vi, Dữ liệu toán hạng <T>, Toán tử <U> SegmentIds, Toán tử <V> numSegments)
Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc thao tác SegmentSumV2 mới.
Thông số
| phạm vi | phạm vi hiện tại |
|---|---|
| id phân đoạn | Một tensor 1-D có kích thước bằng kích thước của chiều thứ nhất của `dữ liệu`. Các giá trị phải được sắp xếp và có thể lặp lại. Các giá trị phải nhỏ hơn `num_segments`. Thận trọng: Các giá trị luôn được xác thực để sắp xếp trên CPU, không bao giờ được xác thực trên GPU. |
Trả lại
- một phiên bản mới của SegmentSumV2
Đầu ra công khai đầu ra <T> ()
Có hình dạng giống như dữ liệu, ngoại trừ thứ nguyên `segment_ids.rank` đầu tiên được thay thế bằng một thứ nguyên duy nhất có kích thước `num_segments`.