TensoFlow中的segment_sum函数

今天看TensorFlow自然语言处理这本书时，碰到了下面这个语句

data = tf.constant([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],dtype=tf.float32)
segment_ids = tf.constant([0,0,0,1,1,2,2,2,2,2],dtype=tf.int32)
x_seg_sum = tf.segment_sum(data,segment_ids)

然后不理解这个方法的含义，就去官方文档里看了下这个其实描述的就挺明显了，意思是TensorFlow提供一些操作在张量分割上。

tf.segment_sum(data, segment_ids, name=None)

方法中的data就是你需要操作的张量，segment_ids是你给的对应的标号，标号给定的原则要与data的第一方向（first dimension）一致，这个第一方向类似于execl中的行数，给定的segment_ids的中元素的个数必须与和data第一方向上的个数d0相同，而且元素的值属于0到d0之间。
官方也给出了例子。那么segment_也就很好理解了，就是根据给定的下标对张量进行分组，而下滑线后接的就是分组后的操作，比如segment_sum，segment_min，segmen_max。