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_tensor:它是要减少的数字张量。 axis(可选):它代表要减少的维度。它的值应该在[-rank(input_tensor), rank(input_tensor)]范围内。如果没有给这个值,所有的维度都会被减少。
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...
loss = tf.keras.losses.MSE(y_true, y_pred) 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...
loss=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=ys,logits=prediction),name='loss')#loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=ys,logits = prediction),name = 'loss')#label是标签,logits是预测值,交叉熵。tf.summary.scalar("loss",loss)train=tf....
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(x,-1) > <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([1., 2.], dtype=float32)> tf.reduce_mean(x,-2) > <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([1.5, 1.5], dtype=float32)> 1.
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.
# 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...
cost = tf.reduce_mean(tf.square(target_placeholder – q_value_for_state_action)) train_operation = tf.train.RMSPropOptimizer(0.001).minimize(cost) 我们的成本是我们认为的状态和动作的预期回报与由 target_placeholder 定义的应该是的回报之间的差异。 描述在第七章棋盘游戏的深度学习中的策略梯度方法的...
reduce_mean(tf.square(f_pred)) # 定义优化器 train_adam = tf.train.AdamOptimizer(0.0008).minimize(loss) train_lbfgs = tf.contrib.opt.ScipyOptimizerInterface(loss, method = "L-BFGS-B", options = {'maxiter': 80000, 'ftol': 1.0*np.finfo(float).eps } ) # 注意:tf.contrib在TensorFlow ...