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mindspore.ops.UnsortedSegmentMin

class mindspore.ops.UnsortedSegmentMin

Computes the minimum of a tensor along segments.

The following figure shows the calculation process of UnsortedSegmentMin:

$${\text{ output }}_i={\text{min}}_{j\dots }\text{ data }[j\dots ]$$

where $min$ over tuples $j...$ such that $segmen{t}_{i}ds[j...]==i$.

Note

If the segment_id i is absent in the segment_ids, then output[i] will be filled with the maximum value of the input_x’s type. The segment_ids must be non-negative tensor.

Inputs:

• input_x (Tensor) - The shape is $(x_1,x_2,...,x_R)$. The data type must be float16, float32 or int32.

• segment_ids (Tensor) - A 1-D tensor whose shape is $(x_1)$, the value must be non-negative tensor. The data type must be int32.

• num_segments (int) - The value specifies the number of distinct segment_ids.

Outputs:

Tensor, set the number of num_segments as N, the shape is $(N,x_2,...,x_R)$.

Raises

• TypeError – If num_segments is not an int.

• ValueError – If length of shape of segment_ids is not equal to 1.

Supported Platforms:

Ascend GPU

Examples

>>> input_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
>>> unsorted_segment_min = ops.UnsortedSegmentMin()
>>> output = unsorted_segment_min(input_x, segment_ids, num_segments)
>>> print(output)
[[1. 2. 3.]
 [4. 2. 1.]]