Python – tensorflow.math.unsorted_segment_mean()

在TensorFlow中，tensorflow.math.unsorted_segment_mean()函数用于计算通过根据segment_ids所给出的段划分的数据切片来计算平均值。它将数据切片的平均值放在一个大小为num_segments的新张量中，并且每个段的平均值都放在新张量的segment_ids索引处。

语法

下面是tensorflow.math.unsorted_segment_mean()的语法：

tensorflow.math.unsorted_segment_mean(data, segment_ids, num_segments, name=None)

参数

以下是tensorflow.math.unsorted_segment_mean()的参数：

• data：一个张量，数据切片，用于计算平均值。
• segment_ids：一个包含data张量中每个元素所属段的标识符的张量。
• num_segments：一个标量，表示段数。
• name：（可选）这个操作的名称。

返回值

tensorflow.math.unsorted_segment_mean()函数返回一个张量，包含将数据切片平均分成num_segments个段的结果。

例子

下面是一个例子，演示如何使用tensorflow.math.unsorted_segment_mean()函数：

import tensorflow as tf

data = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6])
segment_ids = tf.constant([0, 1, 0, 2, 2, 1])
num_segments = 3

result = tf.math.unsorted_segment_mean(data, segment_ids, num_segments)

print(result)

输出结果如下：

tf.Tensor([2. 4. 4.], shape=(3,), dtype=float32)

在此示例中，我们使用tf.constant()函数创建一个名为data的张量，其中包含6个元素。我们还创建了一个名为segment_ids的张量，其中包含6个元素，每个元素指示对应的data张量元素属于哪个段。

然后，我们将data、segment_ids和段数num_segments作为参数传递给tf.math.unsorted_segment_mean()函数。该函数计算将data张量平均分成num_segments个段的结果，并将结果存储在名为result的张量中。

最后，我们使用print()函数输出result张量的值。

总结

tensorflow.math.unsorted_segment_mean()是一个强大的函数，可以帮助计算通过根据segment_ids所给出的段划分的数据切片来计算平均值。熟练掌握此函数可以让你更好地处理TensorFlow中的数据切片和段划分问题。