-如果指定axis(dim)=1, 输出的size就是(m, 1, k)或者(m, k) -如果指定axis(dim)=2, 输出的size就是(m, n, 1)或者(m, n). size中是否有“1”,取决于参数keepdims(或keepdim)。keepdims=True会保留维度1,通常默认是等于False。
就是被操作的维度,第2个维度,也就是axis=1(0开始索引)。tf.reduce_sum(a, axis=1)具体执行步骤如下: 找到a中axis=1的元素,也就是[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]这4个数组(两两一组,因为前两个和后两个的地位相同) 在axis=1的维度进行相加也就是[1,2]+[3,4]=[4,6],[5,6]+[7,8]=[...
就是被操作的维度,第2个维度,也就是axis=1(0开始索引)。tf.reduce_sum(a, axis=1)具体执行步骤如下: 找到a中axis=1的元素,也就是[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]这4个数组(两两一组,因为前两个和后两个的地位相同) 在axis=1的维度进行相加也就是[1,2]+[3,4]=[4,6],[5,6]+[7,8]=[...
在axis=1的维度进行相加也就是[1,2]+[3,4]=[4,6],[5,6]+[7,8]=[12, 14] “塌缩”这一维度,也就是说“掉一层方括号”,得出[[ 4, 6], [12, 14]] 接下来是一个附加问题: 3. 什么是keepdims 上面的reduce已经解释了,“塌缩”的是被操作的维度,那么keepdims也就是保持维度,直观来看就是“...
在多维数组的操作中,如求和、平均等,结果往往会降低数据的维度。keepdim参数的存在是为了控制这一行为。使用keepdim=True时,计算结果会保留原始数据的维度,只是将指定维度的大小变为1;而keepdim=False(默认为False)时,计算结果的维度则会减少。 示例:NumPy中的keepdims ...
sum=np.sum(b,axis=0,keepdims=True)print(sum)运⾏结果：[[ 0 1 2 3 4 5][ 6 7 8 9 10 11]]b中的元素之和： 66 [[ 6 8 10 12 14 16]]最后⼀个输出指定axis=0,keepdim=True,可看到输出的是⼀个⼆维数组，如果不加keepdim=True，那么结果就是⼀维数组[ 6 8 10...
可以理解为'keepdims = True'参数是为了保持结果的维度与原始array相同,即keep dimension 保持维度. importnumpyasnp b=np.arange(12) b=b.reshape(2,6)print(b)print('b中的元素之和:',np.sum(b))#即在b的第一个轴上进行加和,相当于压缩行,也可以理解为二维矩阵的第一层括号里的东西加和#若axis=1...
image_dim_ordering == "th": summed = K.sum(pooled, axis=1, keepdims=True) averaged = self.alpha * K.repeat_elements(summed, f, axis=1) else: summed = K.sum(pooled, axis=3, keepdims=True) averaged = self.alpha * K.repeat_elements(summed, f, axis=3) denom = K.pow(self.k...
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 在这个例子中,我们使用numpy库的sum函数计算arr的每一列的和,并将keepdims参数设置为True。这样,我们得到的结果是一个3x1的二维数组: [[12] [15] [18]] 1. 2. 3. 如果我们将keepdims参数设置为False,结果将是一个一维数组: ...
上面的reduce已经解释了,“塌缩”的是被操作的维度,那么keepdims也就是保持维度,直观来看就是“不掉一层方括号”,不掉哪层方括号呢?就是本来应该被塌缩的那一层(详细解释见评论)。tf.reduce_sum(a, axis=1, keepdims=True)得出[[[ 4, 6]], [[12, 14]]],可以看到还是3维。这种尤其适合reduce完了要...