Tính giá trị trung bình 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 = \frac{\sum_j data_j}{N}\\) trong đó `mean` lớn hơn `j` sao cho `segment_ids[j] == i` và `N` là tổng số giá trị được tính tổng.
Nếu giá trị trung bình trống đối với ID phân đoạn nhất định `i`, `output[i] = 0`.
Ví dụ:
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]]
Hằng số
| Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công khai
| Đầu ra <T> | asOutput () Trả về tay cầm tượng trưng của tensor. |
| tĩnh <T mở rộng TType > SegmentMean <T> | |
| Đầu ra <T> | đầu ra () Có hình dạng giống như dữ liệu, ngoại trừ chiều 0 có kích thước `k`, số đoạn. |
Phương pháp kế thừa
Hằng số
Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME
Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow
Phương pháp công khai
Đầu ra công khai <T> asOutput ()
Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
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 SegmentMean <T> tạo (Phạm vi phạm vi, Dữ liệu toán hạng <T>, Toán hạng <? mở rộng TNumber > SegIds)
Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một thao tác SegmentMean 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. |
Trả lại
- một phiên bản mới của SegmentMean
Đầu ra công khai đầu ra <T> ()
Có hình dạng giống như dữ liệu, ngoại trừ chiều 0 có kích thước `k`, số đoạn.