讲解reduce_sum()出现"got an unexpected keyword argument 'keep_dims'" 在使用NumPy的reduce_sum()函数时,有时候可能会遇到错误信息:"got an unexpected keyword argument 'keep_dims'"。这个错误信息是由于NumPy的版本更新引入了变化,keepdims参数取代了旧版的keep_dims参数。在本篇文章中,我们将详细解释这个错误...
彻底理解 tf.reduce_sum() reduce_sum()用于计算张量tensor沿着某一维度的和,可以在求和后降维。 1 2 3 4 5 6 7 tf.reduce_sum( input_tensor, axis=None, keepdims=None, name=None, reduction_indices=None, keep_dims=None) input_tensor:待求和的tensor; axis:指定的维,如果不指定,则计算所有元素的...
若axis=1,则输出是:[3,3];若axis=[0,1],则输出是: 6 参数二:keep_dims 默认值为Flase,表示默认要降维。若设为True,则不降维。 从上面的例子中,可以看到,x是一个二维数组,求和后变成了一位数组,默认降了维度,这是因为keep_dims参数默认Flase,表示降维,若想让结果仍为二维的,可以将keep_dims设置为True...
Tensorflow的reduce_sum()函数用于计算给定张量(tensor)的元素的总和。根据需要,可以在全部元素或特定轴(axis)上进行求和。 它的语法如下: tf.reduce_sum( input_tensor, axis=None, keepdims=None, name=None, reduction_indices=None, keep_dims=None ) 其中,input_tensor是待求和的张量;axis是指定的维度,如果...
reduce_sum() 用于计算张量tensor沿着某一维度的和,可以在求和后降维。 tf.reduce_sum( input_tensor, axis=None, keepdims=None, name=None, reduction_indices=None, keep_dims=None) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. input_tensor:待求和的tensor; ...
reduce_sum()用于计算张量tensor沿着某一维度的和,可以在求和后降维。 tf.reduce_sum(input_tensor,axis=None,keepdims=None,name=None,reduction_indices=None,keep_dims=None) input_tensor:待求和的tensor; axis:指定的维,如果不指定,则计算所有元素的总和; ...
tf.reduce_sum(x,1, keep_dims=True) ==>[[3], [3]]tf.reduce_sum(x, [0,1]) ==>6 AI代码助手复制代码 自己做的例子: import tensorflow as tf import numpy as np x = np.asarray([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]]) ...
keep_dims是keepdims的旧说法 参数的说明用官方的小例子来说明: import tensorflow as tf x = tf.constant([[1, 1, 1], [1, 1, 1]]) with tf.Session() as sess: print(sess.run(x)) print(sess.run(tf.reduce_sum(x))) # 6 print(sess.run(tf.reduce_sum(x, 0))) # [2, 2, 2] ...
tensorflow中有很多在维度上的操作,本例以常用的tf.reduce_sum进行说明。官方给的api reduce_sum( input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. input_tensor:表示输入 axis:表示在那个维度进行sum操作。
print(output) 设置reduction_indices为1,输出是:[3 3], 设置reduction_indices为0,输出是:[2 2 2]。reduction_indices也可以像axis那样配合keep_dims一起使用,不让结果降维。 ***不积跬步无以至千里***