reduce_mean不仅可以应用于连续变量,也可以应用于序列数据。 使用reduce_mean算子时,需要指定一个张量作为输入,并指定一个可选的reduction参数,用于指定是否对输入张量进行求和或求平均值操作。默认情况下,reduction参数为'mean',表示对输入张量进行求平均值操作。 reduce_mean算子在PyTorch中具有很高的灵活性,可以应用于...
https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79797826 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...
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
1.1.1 reduce_sum、reduce_mean、reduce_max、reducemin函数介绍 reduce_sum函数是用来求多维tensor的元素之和的方法,reduce是降维的意思,sum是求和的意思。其定义如下: reduce_sum(input_tensor, axis=None, keepdims=False, name=None) input_tensor:输入求和的张量 axis:降维的维度,比如2行3列的矩阵,维度是(0...
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; ...
tensorflow之reduce_mean 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)
51CTO博客已为您找到关于tensorflow reduce_mean的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及tensorflow reduce_mean问答内容。更多tensorflow reduce_mean相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
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; ...
tf.math.reduce_mean( input_tensor, axis=None, keepdims=False, name=None ) 参数 input_tensor 要减少的张量。应该是数字类型。 axis 要减小的尺寸。如果None(默认),减少所有维度。必须在 [-rank(input_tensor), rank(input_tensor)) 范围内。 keepdims 如果为真,则保留长度为 1 的缩减维度。 name 操作...
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) AI代码助手复制代码 第一个参数input_tensor: 输入的待降维的tensor; ...