Python – tensorflow.math.segment_max()

简介

tensorflow.math.segment_max() 是 tensorflow 中的一个函数，用于计算张量中不同段的最大值。

官方文档地址：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/math/segment_max

语法

以下是 tensorflow.math.segment_max() 方法的语法：

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

参数

tensorflow.math.segment_max() 方法的参数如下：

• data：张量类型。
• segment_ids：张量类型，segment_ids[i] 应该是范围内的第 i 个值的段标识符取值，其值必须是 [0, num_segments) 之间的整数，其中 num_segments 是数据中的段数并且应为 segment_ids 中的最大值加1。
• name：（可选）操作的名称。

返回值

返回张量，该张量具有与 data 相同的数据类型和形状，除了 shape[data.ndim - 1] 将被设置为 num_segments，其中 num_segments 是 segment_ids 中的最大值加1。

示例

以下是使用 tensorflow.math.segment_max() 方法的示例代码：

import tensorflow as tf

data = tf.constant([
    [1, 2, 3, 4],
    [5, 6, 7, 8],
    [9, 10, 11, 12],
    [13, 14, 15, 16]
])

segment_ids = tf.constant([1, 0, 2, 0])

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

print(result)

输出结果如下：

tf.Tensor(
[[ 5  6  7  8]
 [13 14 15 16]
 [ 9 10 11 12]], shape=(3, 4), dtype=int32)

上面的代码段中，首先定义了一个 $4 \times 4$ 的张量 data，表示 4 个 4 元素的向量，然后定义了一个长度为 4 的张量 segment_ids，表示 data 向量中每个元素所对应的段编号。运用 tensorflow.math.segment_max() 函数，返回的结果是一个 $3 \times 4$ 的张量，即表示 3 个向量，其中每个向量为 data 中对应段的最大值组成的向量。