标签： python numpy tensorflow deep-learning
我有一个张量为[n_samples，高度，宽度]的张量，即许多图像。
我有另一个张量为[n_samples，]的张量，即该张量的每个元素都是第一个张量中一个图像的聚簇索引。
现在如何在Tensorflow中计算每个聚类的方差（第一个张量的聚类基于第二个张量）？
我找到了一些类似unsorted_segment_mean的Tensorflow函数，该函数执行类似的操作，但是我不知道如何计算方差？有人可以帮我吗？谢谢！