Python – tensorflow.math.reduce_mean() TensorFlow是谷歌设计的开源Python库,用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。 reduce_mean()用于寻找张量的各维元素的平均值。 语法: tensorflow.math.reduce_mean( input_tensor, axis, keepdims, name) 参数: input
行运算 from functools import reduce mean_res = reduce(lambda data,idx :data.withColumn('mean', data['mean'] + data[idx]), range(len(mean_
tf.reduce_mean( input_tensor, axis=None, keepdims=None, name=None, reduction_indices=None, keep_dims=None ) 定义于:tensorflow/python/ops/math_ops.py 请参考:Math > Reduction 计算一个张量不同维度上的平均值。(不推荐使用的参数) 某些参数已被弃用。它们将在未来版本中被删除。更新说明:不推荐使用...
6、单行/列的极值、和、均值 reduce reduce用来统计二维数组的每一行或某一列中的最小值、最大值、平均值、和。这里reduce的含义也可以理解为将二维矩阵压缩成一维向量,压缩后的值根据入参类型可以是最小值、最大值、平均值或者和。 接口形式: cv2.reduce(src, dim, rtype[, dst[, dtype]]) ->dst 参数...
print(tf.reduce_mean(loss).numpy()) 三、平均绝对误差 (Mean Absolute Error, MAE) 3.1 定义 平均绝对误差(MAE)是另一种常用的损失函数,用于衡量预测值与真实值之间的差异。它的数学定义如下: 其中, 是真实值, ^^ 是预测值, 是样本数量。 3.2 直观理解 ...
tf.reduce_mean(x,1) > <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([1., 2.], dtype=float32)> tf.reduce_mean(x,-1) > <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([1., 2.], dtype=float32)> tf.reduce_mean(x,-2) ...
1. MAE 平均绝对误差 (mean-absolute error) pre为预测值,y为真实值,MAE为预测值与真实值差的绝对值之和 # Mean Ablsolutely Error def getMaeLoss(predict, label): loss = tf.reduce_mean(tf.losses.mean_absolute_error(label, predict)) return loss ...
# 定义损失函数defloss_fn(y_true, y_pred):returntf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred)) # 设置优化器optimizer = tf.optimizers.SGD(learning_rate=0.01) # 定义训练函数deftrain_step(features, labels):withtf.GradientTape()astape:predictions = linear_regression(fe...
reduce,聚合方法 accumulate,累计聚合 reduceat,按指定轴向、指定切片聚合 outer:外积 当然,后两个用处较少也不易理解,前两个在有些场景下则比较有用: 02 数组创建 numpy中支持5类创建数组的方式: 从普通数据结构创建,如列表、元组等 从特定的array结构创建,支持大量方法,例如ones、zeros、empty等等 ...
losses=tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=tf.one_hot(ys,num_classes),#将input转化为one-hot类型数据输出 logits=logits)# 平均损失 mean_loss=tf.reduce_mean(losses)# 定义优化器 学习效率设置为0.0001optimizer=tf.train.