segment_mean¶
分段求均值函数。
此运算符,将 segment_ids
中相同索引对应的 data
的元素,进行求均值操作。其中 segment_ids
是一个单调非减序列。 具体而言,该算子计算一个 Tensor out
,使得
\[out_i = \mathop{mean}_{j \in \{segment\_ids_j == i \} } data_{j}\]
其中求均值的索引 j
,是符合 segment_ids[j] == i
的所有 j
。
参数¶
data (Tensor) - 张量,数据类型为 float32、float64。
segment_ids (Tensor) - 一维张量,与输入数据`data`的第一维大小相同,表示`data`分段位置,单调非减。合法的数据类型为 int32、int64。
name (str,可选) - 具体用法请参见 Name,一般无需设置,默认值为 None。
返回¶
Tensor,分段求均值的结果。空的 segment_id 对应的默认值为 0。
代码示例¶
import paddle
data = paddle.to_tensor([[1, 2, 3], [3, 2, 1], [4, 5, 6]], dtype='float32')
segment_ids = paddle.to_tensor([0, 0, 1], dtype='int32')
out = paddle.incubate.segment_mean(data, segment_ids)
#Outputs: [[2., 2., 2.], [4., 5., 6.]]