TensorFlow數(shù)學函數(shù)：tf.sparse_segment_sum

tf.sparse_segment_sum 函數(shù)

sparse_segment_sum(
    data,
    indices,
    segment_ids,
    name=None,
    num_segments=None
)

定義在：tensorflow/python/ops/math_ops.py.

請參閱指南：數(shù)學>分段

計算張量的稀疏段的和.

與 SegmentSum 類似,不同的是 segment_ids 可以有低于 data 的第一維度的秩,選擇維度 0 的子集 (由索引指定).segment_ids 允許缺少 ID,在這種情況下,輸出將在這些索引處為零.在這些情況下,num_segments 用于確定輸出的大小.

如下示例：

c = tf.constant([[1,2,3,4], [-1,-2,-3,-4], [5,6,7,8]])

# Select two rows, one segment.
tf.sparse_segment_sum(c, tf.constant([0, 1]), tf.constant([0, 0]))
# => [[0 0 0 0]]

# Select two rows, two segment.
tf.sparse_segment_sum(c, tf.constant([0, 1]), tf.constant([0, 1]))
# => [[ 1  2  3  4]
#     [-1 -2 -3 -4]]

# With missing segment ids.
tf.sparse_segment_sum(c, tf.constant([0, 1]), tf.constant([0, 2]),
                      num_segments=4)
# => [[ 1  2  3  4]
#     [ 0  0  0  0]
#     [-1 -2 -3 -4]
#     [ 0  0  0  0]]

# Select all rows, two segments.
tf.sparse_segment_sum(c, tf.constant([0, 1, 2]), tf.constant([0, 0, 1]))
# => [[0 0 0 0]
#     [5 6 7 8]]

# Which is equivalent to:
tf.segment_sum(c, tf.constant([0, 0, 1]))

函數(shù)參數(shù)：

• data：Tensor 數(shù)據(jù)將在輸出中組合.
• indices：1 維 Tensor,索引為 data.與 segment_ids 具有相同的秩.
  
• segment_ids：一個 1-D 的 Tensor,它帶有索引的輸出 Tensor.值應該排序并且可以重復.
• name：操作的名稱(可選).
• num_segments：一個可選的 int32 標量.指示輸出 Tensor 的大小.

函數(shù)返回值：

tf.sparse_segment_sum 函數(shù)返回作為數(shù)據(jù)的形狀的一個 tensor,除了大小為 k 的維度 0 之外,它通過 num_segments 指定的段的數(shù)量或在 segments_ids 中推斷最后一個元素.