mindspore.Tensor.unsorted_segment_max

mindspore.Tensor.unsorted_segment_max(segment_ids, num_segments)[源代码]

沿分段计算输入Tensor的最大值。

Note

  • 如果 segment_ids 中不存在segment_id i ，则将使用 x 的数据类型的最小值填充输出 output[i] 。

  • segment_ids 必须是一个非负Tensor。

参数：

  • segment_ids (Tensor) - shape为 \((x_1)\) 的1维张量，值必须是非负数。数据类型支持int32。

  • num_segments (int) - 分段的数量。

返回：

Tensor，若 num_segments 值为 N ，则shape为 \((N, x_2, ..., x_R)\) 。

异常：

  • TypeError - num_segments 不是int类型。

  • ValueError - segment_ids 的维度不等于1。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> from mindspore import Tensor
>>> x = Tensor(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [4, 2, 1]]).astype(np.float32))
>>> segment_ids = Tensor(np.array([0, 1, 1]).astype(np.int32))
>>> num_segments = 2
>>> output = x.unsorted_segment_max(segment_ids, num_segments)
>>> print(output)
[[1. 2. 3.]
 [4. 5. 6.]]