y2=tf.reduce_sum(x,0) print(y2)#指定按行降维,变成一行3列,每列元素相加[2,2,2] y3=tf.reduce_sum(x,1) print(y3)#指定按列降维,每行元素相加,因为keepdims默认为false,输出1行2列[3,3] y4=tf.reduce_sum(x,1,True) print(y4)#指定按列降维,每行元素相加,同时保持维度,输出2行1列[[3...
自己开发了一个股票智能分析软件,功能很强大,需要的点击下面的链接获取: https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html1.1.1 reduce_sum、reduce_mean、reduce_max、reducemin函数介绍reduce_sum函数是用…
其实在reduce_sum()中,是从维度上去考虑的。其中的参数reduction_indices很容易搞蒙圈,上个图加深理解吧。 这里写图片描述 调用reduce_sum(arg1, arg2)时,参数arg1即为要求和的数据,arg2有两个取值分别为0和1,通常用reduction_indices=[0]或reduction_indices=[1]来给arg2传递参数。从上图可以看出,当arg2 =...
logloss自带 reduce_mean 效果,而之前的loss等效于 reduce_sum,相当于learning_rate*batchsize,所以如果切换到log_loss需要相应的提高learning_rate。 参考资料: 这个issue里面遇到了同样的问题,reduce_sum 替换到reduce_mean 后效果下降。github.com/aymericdamie 这个文章里面说明了TensorFlow里面常见的loss的用法和示例...
在计算损失时,通常会用到reduce_sum()函数来进行求和,但是在使用过程中常常会搞不清楚具体是怎样进行计算的,通过查阅资料,逐渐搞清楚了这个函数的用法,下面就来详细解释一下。 在TensorFlow官方文档中有这样的解释: from https://www.tensorflow.org ...
tf.reduce_mean,tf.divide,tf.math.subtract等函数总结 1.tf.reduce_mean,tf.reduce_max,tf.reduce_min,tf.reduce_sum 分别求tensor的均值,最大值,最小值,和,例子 结果: 2.tf.divide tensor的对应位置相除 3.tf.math.subtract tensor对应位置相减
算loss / cost (损失)这里肯定要用 reduce_mean (想到于 reduce_sum 之后再除以 N,N 是 点的数目,在我们的例子里是 100)。 如果用 reduce_sum 来算 损失,那没边了,reduce_sum 算出来的值和 N 数目成正比,如果把 N 调成 1000, 10000,等等,那算出来的 loss 正比增大,没有意义。 0 回复 相似...
本文主要介绍tf.argmax,tf.reduce_mean(),tf.reduce_sum(),tf.equal()的使用 1 tf.argmax()简介 tf.argmax(vector, 1):返回的是vector中的最大值的索引号,如果vector是一个向量,那就返回一个值,如果是一个矩阵,那就返回一个向量,...
tf.reduce_sum :计算tensor指定轴方向上的所有元素的累加和; tf.reduce_max : 计算tensor指定轴方向上的各个元素的最大值; tf.reduce_all : 计算tensor指定轴方向上的各个元素的逻辑和(and运算); tf.reduce_any: 计算tensor指定轴方向上的各个元素的逻辑或(or运算);...
y=tf.nn.softmax(tf.matmul(h,W2)+b2) cross_entropy=-tf.reduce_mean(y_*tf.log(y)) cross_entropy=-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y)) train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy) #其它用于记录的指标 cross_entropy_mean=-tf.reduce_mean(y_*tf.log(y)) ...