الفئة النهائية العامة SparseSegmentMeanWithNumSegments
يحسب المتوسط على طول أجزاء متفرقة من الموتر.
مثل `SparseSegmentMean`، ولكنه يسمح بالمعرفات المفقودة في `segment_ids`. إذا كان المعرف مفقودًا، فسيتم صفر موتر "الإخراج" في ذلك الموضع.
اقرأ [القسم الخاص بالتجزئة](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) للحصول على شرح للشرائح.
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 TNumber > SparseSegmentMeanWithNumSegments <T> | |
| الإخراج <T> | انتاج () له نفس شكل البيانات، باستثناء البعد 0 الذي له حجم "num_segments". |
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
القيمة الثابتة: "SparseSegmentMeanWithNumSegments"
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 SparseSegmentMeanWithNumSegments الثابت العام <T> ( نطاق النطاق ، بيانات المعامل <T>، المعامل <؟ يمتد TNumber > المؤشرات، المعامل <؟ يمتد TNumber > معرفات القطاعات، المعامل <؟ يمتد TNumber > numSegments)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تلتف حول عملية SparseSegmentMeanWithNumSegments جديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي |
|---|---|
| المؤشرات | موتر 1-D. له نفس تصنيف "معرّفات_القطاعات". |
| معرفات القطاع | موتر 1-D. يجب فرز القيم ويمكن تكرارها. |
| numSegments | يجب أن يساوي عدد معرفات المقاطع المميزة. |
عائدات
- مثيل جديد لـSparseSegmentMeanWithNumSegments