mindspore.ops.sparse_segment_mean

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mindspore.ops.sparse_segment_mean(x, indices, segment_ids)[源代码]

计算输出Tensor \(output_i = \frac{\sum_j x_{indices[j]}}{N}\) ,其中平均是对所有 \(j\) 满足 \(segment\_ids[j] == i\) 的元素, \(N\) 表示相加的元素个数。如果给定的分段ID \(i\) 不存在,则有 \(output[i] = 0\)

说明

  • 在CPU平台, segment_ids 中的值会被校验是否排序,若索引值不是升序的,则抛出错误。另外, indices 中的值也会被校验是否在界限内,若索引值超出范围[0, x.shape[0]),则抛出错误。

  • 在GPU平台,对于 segment_ids 未排序和 indices 越界则不抛出错误。如果,无序的 segment_ids 会导致安全但未指定的行为,而超出范围的 indices 将被忽略。

参数:
  • x (Tensor) - Tensor,其维度必须大于或等于1。

  • indices (Tensor) - 一维Tensor,数据类型为int32或int64。

  • segment_ids (Tensor) - 一维Tensor,与 indices 有同样的数据类型。索引值应当是已排序的,并且可以重复。

返回:

Tensor,其数据类型和维数与 x 相同。第一维度等于 segment_ids 的最后一个元素的值加一,其他维度与 x 的对应维度相同。

异常:
  • TypeError - xindicessegment_ids 不是Tensor类型。

  • TypeError - x 的数据类型不是float16、float32、float64的任一类型。

  • TypeError - indicessegment_ids 的数据类型不是int32、int64的任一类型。

  • TypeError - indicessegment_ids 的数据类型不相同。

  • ValueError - xindicessegment_ids 的维度不满足上述要求。

  • ValueError - indicessegment_ids 的shape不相同。

支持平台:

GPU CPU

样例:

>>> import mindspore
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> x = Tensor([[0, 1, 2], [1, 2, 3], [3, 6, 7]], dtype=mindspore.float32)
>>> indices = Tensor([0, 1, 2], dtype=mindspore.int32)
>>> segment_ids = Tensor([1,2,2], dtype=mindspore.int32)
>>> out = ops.sparse_segment_mean(x, indices, segment_ids)
>>> print(out)
[[0. 0. 0.]
 [0. 1. 2.]
 [2. 4. 5.]]