mindspore.ops.UnsortedSegmentProd
- class mindspore.ops.UnsortedSegmentProd[源代码]
沿分段计算输入Tensor元素的乘积。
更多参考详见
mindspore.ops.unsorted_segment_prod()
。- 输入:
input_x (Tensor) - shape: \((x_1, x_2, ..., x_R)\) 。 数据类型支持float16、float32或int32。
segment_ids (Tensor) - 用于指示每个元素所属段的标签,将shape设置为 \((x_1, x_2, ..., x_N)\) ,其中0<N<=R。 数据类型支持int32。
num_segments (Union[int, Tensor]) - 分段数量 \(z\) ,可以为int或零维的Tensor。
- 输出:
Tensor,shape为: \((z, x_{N+1}, ..., x_R)\) 。
- 支持平台:
Ascend
GPU
CPU
样例:
>>> from mindspore import Tensor >>> from mindspore import ops >>> import numpy as np >>> input_x = Tensor(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [4, 2, 1]]).astype(np.float32)) >>> segment_ids = Tensor(np.array([0, 1, 0]).astype(np.int32)) >>> num_segments = 2 >>> unsorted_segment_prod = ops.UnsortedSegmentProd() >>> output = unsorted_segment_prod(input_x, segment_ids, num_segments) >>> print(output) [[4. 4. 3.] [4. 5. 6.]]