reduce_mean(input_tensor, axis=None, keepdims=False, name=None) reduce_max求最大值,参数含义相同 reduce_max(input_tensor, axis=None, keepdims=False, name=None): reduce_min求最小值,参数含义相同
reduce_mean函数reduce_mean函数 reduce_mean函数是求取均值的函数,它主要有三个参数: input:一个张量;axis:表示沿着哪个维度计算均值,如果不指定,则计算所有元素的均值;keep_dims:表示是否保留输入张量形状中与指定轴相关的维度,如果是True,则保留,否则去除。
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
importtensorflowastfimportnumpyasnpa=np.array([[1,-2],[3,4],[-2,2]])print(a)x=tf.placeholder(tf.float32,[3,2])y=tf.nn.relu(x)rs1=tf.reduce_sum(x,1)rs2=tf.reduce_sum(x,0)rs3=tf.reduce_sum(x)sess=tf.InteractiveSession()print(rs1.eval(feed_dict={x:a}))print(rs2.eva...
tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴(tensor的某一维度)上的的平均值,主要用作降维或者计算tensor(图像)的平均值。 reduce_mean(input_tensor,axis=None,keep_dims=False,name=None,reduction_indices=None) 第一个参数input_tensor: 输入的待降维的tensor; ...
c1=tf.reduce_mean(a1) d1=sess.run(c1) print(a1) print(d1) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 总结:tf.reduce_mean(a,axis)是均值,其中a是输入矩阵,axis是从什么维度求均值。然而,代码运行发现,a为浮点数,返回为浮点数,a为整数,返回为向下取的整数。
tf.reduce_mean(x, 1) # [1., 2.] 1. 2. 3. 4. 参数: input_张量: 要减少的张量。应该具有数值类型。 axis: 要缩小的尺寸。如果没有(默认值),则减少所有维度。必须在[-rank(input_张量),rank(input_张量)]范围内。 keepdims: 如果为真,则保留长度为1的缩减维度。
tf.reduce_mean(tf.square(y-pred)) 定义的是什么损失()A.均方差损失B.L1 损失C.L2 损失D.交叉熵损失
函数tf.reduce_mean(v)的作用是( )。A.求v数组的平均数B.求数组v的方差C.求数组v的标准差D.求数组v各项与平均数的差值
tf.reduce_mean(x,1) <tf.Tensor:shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([1.,2.], dtype=float32)> numpy 兼容性 相当于 np.mean 请注意np.mean有一个dtype参数,可用于指定输出类型。默认情况下这是dtype=float64。另一方面,tf.reduce_mean具有来自input_tensor的激进类型推断,例如: ...