Python – tensorflow.math.segment_mean()

tensorflow.math.segment_mean() 这个函数是 Tensorflow 中的 segment mean 操作，能够返回一个张量中每个段的平均值。这个函数适用于对较大的张量进行平均，可以在不使用循环的情况下高效地实现。

语法

以下是 tensorflow.math.segment_mean() 函数的语法：

tensorflow.math.segment_mean(
    data,
    segment_ids,
    name=None
)

参数

tensorflow.math.segment_mean() 函数需要以下参数：

• data：必需，一个张量。
• segment_ids：必需，一个与 len(data) 相同的一维张量。 这些标识指示每个元素所属的段。 segment_ids 必须是正整数并且按升序排序，每个段的 ID 必须具有唯一性。
• name：可选，操作名称。

返回值

tensorflow.math.segment_mean() 函数返回一个可以包含多个段均值（如下方代码片段所示）的张量。

示例

让我们来看一个简单的示例，其中演示了如何使用 tensorflow.math.segment_mean() 函数来计算张量中每个段的平均值。

import tensorflow as tf

data = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
segment_ids = tf.constant([0, 0, 0, 1, 1, 2, 3, 3])

result = tf.math.segment_mean(data, segment_ids)

print(result)

输出：

tf.Tensor([ 2.  4.5  5.  7.5], shape=(4,), dtype=float32)

在这个例子中，data 张量包含 8 个元素，segment_ids 张量包含 8 个元素。这 8 个元素被划分为 4 个段，分别是 ID 为 0，1，2 和 3。tensorflow.math.segment_mean() 函数计算了每个段中所有元素的平均值，并将结果存储在结果张量中。这个代码片段的输出结果为 [2. 4.5 5. 7.5]。

总结

tensorflow.math.segment_mean() 函数计算给定张量的每个段的平均值。当需要对较大的张量进行平均时，使用这个函数能够优化代码性能。在 Tensorflow 中使用此函数时，需要将数据的 segment_ids 传递给它，并确保它们是按照 ID 排序并具有唯一性。