Python - tensorflow.math.segment_min()

简介

tensorflow.math.segment_min() 是 Tensorflow 的数学模块中用于计算分段张量中每个分段的最小值的函数。该函数对于聚合和汇总分段值非常有用。

语法

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

参数

• data: 输入张量，必须是浮点数类型
• segment_ids: 指定每个数据点所属分段的 id 列表
• name: 可选，操作的名称

返回值

tensorflow.math.segment_min() 函数返回与 data 张量形状相同的张量，表示每个分段的最小值。

示例

import tensorflow as tf

data = tf.constant([1, 3, 4, 5, 2, 3, 6, 5], dtype=tf.float32)
segment_ids = tf.constant([0, 0, 1, 1, 2, 2, 2, 3])

min_values = tf.math.segment_min(data, segment_ids)
print(min_values.numpy())

# Output: [1. 4. 2. 5.]

在上面的示例中，我们输入一个张量 data 和一个标签向量 segment_ids，表示每个数据点所属的分段。使用 tf.math.segment_min() 函数求出每个分段的最小值，结果为 [1. 4. 2. 5.]。

总结

tensorflow.math.segment_min() 函数用于在分段张量中计算每个分段的最小值。它是聚合和汇总分段值的有用工具，可以帮助我们更清晰地理解数据的结构。