SegmentProdV2

Вычисляет произведение по сегментам тензора.

Прочтите [раздел о сегментации](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) для объяснения сегментов.

Вычисляет тензор такой, что \\(output_i = \prod_j data_j\\) , где произведение находится над `j`, так что `segment_ids[j] == i`.

Если продукт пуст для данного идентификатора сегмента `i`, `output[i] = 1`.

Примечание. В настоящее время эта операция поддерживается только при jit_compile=True.

Единственное отличие от SegmentProd — это дополнительный ввод `num_segments`. Это помогает оценить форму вывода во время компиляции. `num_segments` должно соответствовать идентификаторам сегментов. например, Max(segment_ids) - 1 должно быть равно `num_segments` для 1-го сегмента_ids. При несогласованном количестве сегментов операция все равно выполняется. Единственная разница в том, что выходные данные принимают размер num_segments независимо от размера сегментов и данных. если num_segments меньше ожидаемого выходного размера, последние элементы игнорируются, если num_segments больше ожидаемого выходного размера, последним элементам присваивается 1.

Например:

>>> @tf.function(jit_compile=True) ... def test(c): ... return tf.raw_ops.SegmentProdV2(data=c, сегмент_ids=tf.constant([0, 0, 1]), num_segments=2) >>> c = tf.constant([[1,2,3,4], [4, 3, 2, 1], [5,6,7,8]]) >>> test( c).numpy() array([[4, 6, 6, 4], [5, 6, 7, 8]], dtype=int32)