الفئة النهائية العامة SegmentMean
يحسب المتوسط على طول أجزاء الموتر.
اقرأ [القسم الخاص بالتجزئة](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) للحصول على شرح للشرائح.
يحسب موترًا بحيث يكون \\(output_i = \frac{\sum_j data_j}{N}\\) حيث يكون `mean` أكبر من `j` بحيث يكون `segment_ids[j] == i` و`N` هو إجمالي عدد القيم المجمعة.
إذا كان المتوسط فارغًا لمعرف مقطع معين `i`، `output[i] = 0`.
على سبيل المثال:
c = tf.constant([[1.0,2,3,4], [4, 3, 2, 1], [5,6,7,8]])
tf.segment_mean(c, tf.constant([0, 0, 1]))
# ==> [[2.5, 2.5, 2.5, 2.5],
# [5, 6, 7, 8]]
الثوابت
| خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
| الإخراج <T> | كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر. |
| ثابت <T يمتد TType > SegmentMean <T> | |
| الإخراج <T> | انتاج () له نفس شكل البيانات، باستثناء البعد 0 الذي يحتوي على الحجم `k`، وهو عدد المقاطع. |
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
القيمة الثابتة: "SegmentMean"
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 SegmentMean <T> الثابت العام ( نطاق النطاق ، بيانات المعامل <T>، المعامل <؟ يمتد TNumber > معرفات القطاعات)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية SegmentMean جديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي |
|---|---|
| معرفات القطاع | موتر أحادي الأبعاد حجمه يساوي حجم البعد الأول للبيانات. يجب فرز القيم ويمكن تكرارها. |
عائدات
- مثيل جديد من SegmentMean
الإخراج العام <T> الإخراج ()
له نفس شكل البيانات، باستثناء البعد 0 الذي يحتوي على الحجم `k`، وهو عدد المقاطع.