jax.ops.segment_min

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jax.ops.segment_min#

jax.ops.segment_min(data, segment_ids, num_segments=None, indices_are_sorted=False, unique_indices=False, bucket_size=None, mode=None)[源代码][源代码]#

计算数组中各段的极小值。

类似于 TensorFlow 的 segment_min

参数:

  • data (ArrayLike) – 一个包含要减少的值的数组。

  • segment_ids (ArrayLike) – 一个带有整数数据类型的数组，指示 data 的段（沿其主要轴）将被减少。值可以重复，不需要排序。范围 [0, num_segments) 之外的值将被丢弃，并且不会对结果产生贡献。

  • num_segments (int | None) – 可选，一个非负整数值，表示段落的数量。默认设置为支持 segment_ids 中所有索引的最小段落数，计算为 max(segment_ids) + 1。由于 num_segments 决定了输出的尺寸，因此在使用 JIT 编译函数中的 segment_min 时，必须提供一个静态值。

  • indices_are_sorted (bool) – 是否 segment_ids 已知是排序的。

  • unique_indices (bool) – 是否已知 segment_ids 没有重复项。

  • bucket_size (int | None) – 用于将索引分组的桶大小。segment_min 分别在每个桶上执行。默认 None 表示不分桶。

  • mode (lax.GatherScatterMode | None) – 一个 jax.lax.GatherScatterMode 值，描述如何处理越界索引。默认情况下，范围 [0, num_segments) 之外的值将被丢弃，并且不会对总和产生贡献。

返回:

一个形状为 (num_segments,) + data.shape[1:] 的数组，表示各段的最小值。

返回类型:

Array

示例

简单的一维段最小值：

>>> data = jnp.arange(6)
>>> segment_ids = jnp.array([0, 0, 1, 1, 2, 2])
>>> segment_min(data, segment_ids)
Array([0, 2, 4], dtype=int32)

使用 JIT 需要静态 num_segments：

>>> from jax import jit
>>> jit(segment_min, static_argnums=2)(data, segment_ids, 3)
Array([0, 2, 4], dtype=int32)
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