SparseSegmentMean คลาสสุดท้ายสาธารณะ
คำนวณค่าเฉลี่ยตามส่วนที่กระจัดกระจายของเทนเซอร์
ดู tf.sparse.segment_sum สำหรับตัวอย่างการใช้งาน
เช่นเดียวกับ `SegmentMean` แต่ `segment_ids` สามารถมีอันดับน้อยกว่ามิติข้อมูลแรกของ `data` โดยเลือกชุดย่อยของมิติข้อมูล 0 ที่ระบุโดย `ดัชนี`
ค่าคงที่
| สตริง | OP_NAME | ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow |
วิธีการสาธารณะ
| เอาท์พุต <T> | เป็นเอาท์พุต () ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์ |
| คงที่ <T ขยาย TNumber > SparseSegmentMean <T> | สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต ข้อมูล ตัวถูกดำเนินการ <T> ตัวถูกดำเนินการ <? ขยายดัชนี TNumber > ตัวถูกดำเนินการ <? ขยาย TNumber > SegmentIds) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ SparseSegmentMean ใหม่ |
| เอาท์พุต <T> | เอาท์พุท () มีรูปร่างเหมือนกับข้อมูล ยกเว้นมิติข้อมูล 0 ซึ่งมีขนาด `k` คือจำนวนส่วน |
วิธีการสืบทอด
ค่าคงที่
สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME
ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow
ค่าคงที่: "SparseSegmentMean"
วิธีการสาธารณะ
เอาท์ พุท สาธารณะ <T> asOutput ()
ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์
อินพุตสำหรับการดำเนินการ TensorFlow คือเอาต์พุตของการดำเนินการ TensorFlow อื่น วิธีการนี้ใช้เพื่อรับหมายเลขอ้างอิงสัญลักษณ์ที่แสดงถึงการคำนวณอินพุต
สร้าง SparseSegmentMean <T> สาธารณะแบบคงที่ ( ขอบเขตขอบเขต ข้อมูล ตัวดำเนินการ <T> ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > ดัชนี ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > SegmentIds)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ SparseSegmentMean ใหม่
พารามิเตอร์
| ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
|---|---|
| ดัชนี | เทนเซอร์ 1-D มีอันดับเดียวกันกับ `segment_ids` |
| รหัสส่วน | เทนเซอร์ 1-D ควรเรียงลำดับค่าและสามารถทำซ้ำได้ |
การส่งคืน
- อินสแตนซ์ใหม่ของ SparseSegmentMean
เอาท์พุท สาธารณะ <T> เอาท์พุท ()
มีรูปร่างเหมือนกับข้อมูล ยกเว้นมิติข้อมูล 0 ซึ่งมีขนาด `k` คือจำนวนส่วน