segment_max¶

paddle.incubate. segment_max ( (data, segment_ids, name=None ) [源代码] ¶

分段求最大值函数。

此运算符，将 segment_ids 中相同索引对应的 data 的元素，进行求最大值操作。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

\[out_i = \max_{j \in \{segment\_ids_j == i \} } data_{j}\]

其中求最大值的索引 j，是符合 segment_ids[j] == i 的所有 j 。

参数¶

data (Tensor) - Tensor，数据类型为 float32、float64。

segment_ids (Tensor) - 一维 Tensor，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，分段求最大值的结果。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_max(data, segment_ids)
#Outputs: [[3., 2., 3.], [4., 5., 6.]]

         