TensorFlow.js 中的 tf.unsortedSegmentSum() 函数

TensorFlow.js 是一个基于 JavaScript 构建的深度学习库，它运行在浏览器和 Node.js 上。tf.unsortedSegmentSum() 是 TensorFlow.js 中的一个函数，用于对数据进行分段求和。

函数介绍

tf.unsortedSegmentSum() 函数的语法如下：

tf.unsortedSegmentSum(x, segmentIds, numSegments)

该函数有三个参数：

• x：一个 Tensor，数据源。
• segmentIds：一个一维整型 Tensor，表示分段的编号。segmentIds 中每个元素的值必须在 [0, numSegments) 范围内。
• numSegments：一个标量，表示分段的数量。

tf.unsortedSegmentSum() 函数会将 x 按照 segmentIds 中的编号进行分段，然后对每个分段进行求和，最终返回一个包含求和结果的 Tensor。

函数示例

下面给出一个 tf.unsortedSegmentSum() 函数的示例，代码中使用 tf.tensor() 函数创建一个包含 9 个元素的 Tensor，然后使用 tf.unsortedSegmentSum() 函数进行分段求和。

const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');

const x = tf.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]);
const segmentIds = tf.tensor([0, 0, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 0]);
const numSegments = 3;

const result = tf.unsortedSegmentSum(x, segmentIds, numSegments);

result.print();

上述代码的输出结果如下：

Tensor
    [ 11, 15, 20 ]

输出的结果说明了分段求和的结果，其中第一个元素 (11) 表示编号为 0 的分段中的和，第二个元素 (15) 和第三个元素 (20) 分别表示编号为 1 和 2 的分段中的和。

注意事项

• x 和 segmentIds 必须是 Tensor 类型的数据。
• x 和 segmentIds 的维度必须相同。
• segmentIds 中的每个元素的值必须在 [0, numSegments) 范围内。