reduce_sum应该理解为压缩求和,用于降维 tf.reduce_sum(input_tensor,axis=None,keepdims=None,name=None,reduction_indices=None,keep_dims=None) input_tensor: The tensor to reduce. Should have numeric type. #输入 axis: The dimensions to reduce. If None (the default), reduces all dimensions. Must ...
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reduce_sum(a,0) 计算列和 reduce_sum(a,1) 计算行和 importtensorflowastfa=tf.constant([[1.,2.],[3.,4.]])b=a*a#矩阵点乘c=tf.matmul(a,a)#矩阵乘法d=tf.reduce_sum(a,0)#列和e=tf.reduce_sum(a,1)#列和withtf.Session()assess:b=sess.run(b)c=sess.run(c)d=sess.run(...
你也可以实行如下简化: def ufunc_reduce(ufct, *vectors): vs = ix_(*vectors) r = ufct.identity for v in vs: r = ufct(r,v) return r 1. 2. 3. 4. 5. 6. 然后这样使用它: >>>` ufunc_reduce(add,a,b,c) array([[[15, 14, 16, 18, 13], [12, 11, 13, 15, 10], [1...
对内积调用reduce也同样会返回数组的内积 对通用函数调用accumulate,会返回每次计算的结果 3.外积 任何通用函数都可以用 outer 方法获得两个不同输入数组所有元素对的函数运算结果。这意味着你可以用一行代码实现一个乘法表: 三、聚合:最大值、最小值和其他值 当我们面对大量的数据时,首先想到的就是去获取他们的一些...
reduce_sum应该理解为压缩求和,用于降维 tf.reduce_sum(input_tensor,axis=None,keepdims=None,name=None,reduction_indices=None,keep_dims=None) input_tensor: The tensor to reduce. Should have numeric type. #输入 axis: The dimensions to reduce. IfNone(the default), reduces all dimensions. Must be...
4 np.add是一个多元的ufunc函数：b = np.add.reduce(a)这里，reduce的作用，是把add函数作用于数组a的第一层每一个子数组，计算这些元素的和。具体的作用结果是：c = []for j in range(3): d = [] for i in range(5): #print(a[:,j,i],'\t',sum(a[:,j,i])) d.append(...
相当于通用函数中的np.absolute()或者np.abs()。 通用函数一般都聚合功能,通过reduce来实现: 可以看到,使用reduce之后,结果变为原数组元素的和或积。如果想实现累计的效果,可以使用accumulate: 此外,使用outer方法可以对两个数组中所有的元素对进行函数运算,我们就可以得到一个9*9乘法表: ...
Numpy 中sum()、min()等方法还会有一个降维的效果, 也就是reduce, 于是用于表示维度的方括号被抽离,[28]变成28, 成为0维的标量 二维数组 axis=0 >>> a = np.arange(6).reshape(2,3)>>> a.shape(2, 3)>>> aarray([[0, 1, 2],
>>>np.sum([])0.0 对于浮点数,sum 的数值精度(和np.add.reduce) 通常通过直接将每个数字单独添加到结果中来限制,从而导致每一步的舍入错误。但是,numpy 通常会使用数值更好的方法(部分成对求和),从而提高许多use-cases 的精度。这种改进的精度总是在没有时提供axis给出。什么时候axis给定,这将取决于求和的轴...