الفئة النهائية العامة SegmentSum
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`.
على سبيل المثال:
c = tf.constant([[1,2,3,4], [4, 3, 2, 1], [5,6,7,8]])
tf.segment_sum(c, tf.constant([0, 0, 1]))
# ==> [[5, 5, 5, 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 > SegmentSum <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: "SegmentSum"
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 SegmentSum <T> ثابت عام ( نطاق النطاق، بيانات المعامل <T>، المعامل <؟ يمتد TNumber > معرفات القطاعات)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية SegmentSum جديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي |
|---|---|
| معرفات القطاع | موتر أحادي الأبعاد حجمه يساوي حجم البعد الأول للبيانات. يجب فرز القيم ويمكن تكرارها. |
عائدات
- مثيل جديد لـ SegmentSum
الإخراج العام <T> الإخراج ()
له نفس شكل البيانات، باستثناء البعد 0 الذي يحتوي على الحجم `k`، وهو عدد المقاطع.