Функция unsorted_segment_sum

Функция unsorted_segment_sum выполняет суммирование элементов входного тензора вдоль нулевой оси в соответствии с идентификаторами сегментов. Первым параметром передается тензор с данными, вторым - тензор с идентификаторами сегментов, третьим - количество сегментов. В отличие от функции segment_sum, идентификаторы сегментов могут быть не отсортированы.

Синтаксис

tf.math.unsorted_segment_sum(data, segment_ids, num_segments, [name])

Пример

Давайте просуммируем элементы тензора по трем сегментам. Идентификаторы сегментов идут в порядке 0, 1, 2, 0, 1:

import tensorflow as tf

data = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
segment_ids = tf.constant([0, 1, 2, 0, 1])
res = tf.math.unsorted_segment_sum(data, segment_ids, num_segments=3)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([5 7 3], shape=(3,), dtype=int32)

Пример

Давайте посмотрим, как неотсортированные идентификаторы сегментов группируют элементы. Здесь идентификаторы идут в порядке 2, 0, 1, 2, 0:

<+python+> import tensorflow as tf data = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5]) segment_ids = tf.constant([2, 0, 1, 2, 0]) res = tf.math.unsorted_segment_sum(data, segment_ids, num_segments=3) print(res) <-python+>

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([7 3 5], shape=(3,), dtype=int32)

Пример

Давайте применим функцию к двумерному тензору. Суммирование выполняется по строкам в соответствии с идентификаторами сегментов:

import tensorflow as tf

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

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[1 2 3]
 [4 5 6]], shape=(2, 3), dtype=int32)

Смотрите также

функцию segment_sum,
которая суммирует элементы по отсортированным сегментам
функцию bincount,
которая подсчитывает количество вхождений значений
функцию reduce_sum,
которая вычисляет сумму элементов тензора
функцию cumsum,
которая вычисляет кумулятивную сумму элементов