dòng chảy căng:: ôi:: Phân đoạn tối đa chưa được sắp xếp

Tính giá trị lớn nhất dọc theo các đoạn của tensor.

Bản tóm tắt

Đọc phần về phân đoạn để biết giải thích về các phân đoạn.

Toán tử này tương tự như toán tử tổng phân đoạn chưa được sắp xếp được tìm thấy (ở đây) . Thay vì tính tổng trên các phân đoạn, nó tính giá trị tối đa sao cho:

\(output_i = {j...} data[j...]\) trong đó tối đa vượt quá bộ dữ liệu j... sao cho segment_ids[j...] == i .

Nếu giá trị tối đa trống đối với ID phân đoạn nhất định i , nó sẽ xuất ra giá trị nhỏ nhất có thể cho loại số cụ thể, output[i] = numeric_limits ::lowest() output[i] = numeric_limits ::lowest() .

Nếu ID phân đoạn đã cho i âm thì giá trị tương ứng sẽ bị loại bỏ và sẽ không được đưa vào kết quả.

Ví dụ:

c = tf.constant([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [4,3,2,1]])
tf.unsorted_segment_max(c, tf.constant([0, 1, 0]), num_segments=2)
# ==> [[ 4,  3, 3, 4],
#       [5,  6, 7, 8]]

Lập luận:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• Seg_ids: Một tensor có hình dạng là tiền tố của data.shape .

Trả về:

• Output : Có hình dạng giống như dữ liệu, ngoại trừ các thứ nguyên segment_ids.rank đầu tiên được thay thế bằng một thứ nguyên duy nhất có kích thước num_segments .

Thuộc tính công khai

Operation operation

::tensorflow::Output output

 UnsortedSegmentMax(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input data,
  ::tensorflow::Input segment_ids,
  ::tensorflow::Input num_segments
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const