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 平均绝对误差可以被直观地理解为预测值和真实值之间...
tf.reduce_sum(x) = 6 按列求和: tf.reduce_sum(x, 0) = [2, 2, 2] 按行求和: tf.reduce_sum(x, 1) = [3, 3] 按照行的维度求和: tf.reduce_sum(x, 1, keep_dims=True) = [[3], [3]] 行列求和: tf.reduce_sum(x, [0, 1]) = 6 3、tf.reduce_mean(,) 计算均值,使用方法...
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...
Reduce函数在python2中为内置模块,在python3中放到了functools模块,需要pip3安装。使用时需要导入: # reduce(function, iterable)fromfunctoolsimportreduce y=[2,3,4,5,6] reduce(lambdax,y: x+y,y) reduce传入的参数是两个,第一个参数是自定义函数,第二个是列表。自定义的函数也必须是两个参数,代表着列表...
二.常见损失函数 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)) ...
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...
# 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...
您可以致电reduce()与减少或折叠,function与一起iterable作为参数。然后reduce()使用输入函数处理iterable并返回单个累积值。 在第一个示例中,归约函数是add(),它将两个数字相加。最终结果是 input 中数字的总和iterable。作为一个缺点,reduce()提出了一个TypeError当你与一个空的调用它iterable。
average = stat.mean(lst) print('平均值为:', average) ``` 输出结果为: ``` 平均值为:3 ``` 五、使用reduce()函数求平均值 reduce()函数是Python中的一个内置函数,可以实现对列表中元素的逐个处理。在求平均值时,可以使用reduce()函数将列表中的元素逐个相加,最后除以元素个数,即可得到平均值。 以下...