越往里axis就越大,依次加1。 那么,对于3维的情况,令a = [ [[1,2], [3,4]], [[5,6], [7,8]] ],tf.reduce_sum(a, axis=1)应该输出[[ 4, 6], [12, 14]],这就是处在axis=1的4个数组相加的结果,并reduce掉了一个维度。 这里需要注意的是,axis可以为负数,此时表示倒数第axis个维度,这...
越往里axis就越大,依次加1。 那么,对于3维的情况,令a = [ [[1,2], [3,4]], [[5,6], [7,8]] ],tf.reduce_sum(a, axis=1)应该输出[[ 4, 6], [12, 14]],这就是处在axis=1的4个数组相加的结果,并reduce掉了一个维度。 这里需要注意的是,axis可以为负数,此时表示倒数第axis个维度,这...
越往里axis就越大,依次加1。 那么,对于3维的情况,令a = [ [[1,2], [3,4]], [[5,6], [7,8]] ],tf.reduce_sum(a, axis=1)应该输出[[ 4, 6], [12, 14]],这就是处在axis=1的4个数组相加的结果,并reduce掉了一个维度。 这里需要注意的是,axis可以为负数,此时表示倒数第axis个维度,这...
越往里axis就越大,依次加1。 那么,对于3维的情况,令a = [ [[1,2], [3,4]], [[5,6], [7,8]] ],tf.reduce_sum(a, axis=1)应该输出[[ 4, 6], [12, 14]],这就是处在axis=1的4个数组相加的结果,并reduce掉了一个维度。 这里需要注意的是,axis可以为负数,此时表示倒数第axis个维度,这...
axis=2就是三维数组对最⾥⾯那⼀层即每个⼀维数组内部进⾏求和。axis=0就是对最外⾯那⼀层的元素之间作和。⼆.keepdim 可以理解为'keepdims = True'参数是为了保持结果的维度与原始array相同，即keep dimension 保持维度.import numpy as np b=np.arange(12)b=b.reshape(2,6)print(b)print(...
Tensorflow 的reduce_sum()函数的axis,keep_dim这些参数到底是什么意思? 其实彻底讲清楚了这个问题,很多关于reduce,维度的问题都会恍然大悟。 0. 到底操作哪个维度?? sum这个操作完全可以泛化为任意函数,我们就以sum为例,来看看各种情况。...那么,对于3维的情况,令a = [ [[1,2], [3,4]], [[5,6], [...
sum()中还有一个参数是keepdims,默认值是False。如果我们想让返回结果的维度数(ndim)和输入相同,把keepdimes设置为True就可以了,sum()返回结果就变成了:返回结果的shape和输入差不多,只是axis那一维度值为1。 总结: numpy.sum()函数的计算原理是Sum of array elements over a give dimension. It returns an ...
1 2 3 4 5 6 7 reduce_sum 是 tensor 内部求和的工具。其参数中: input_tensor 是要求和的 tensor axis 是要求和的 rank,如果为 none,则表示所有 rank 都要仇和 keep_dims 求和后是否要降维 这个操作的名称,可能在 graph 中用 已被淘汰的,被参数 axis 替代 ...
multiply(c_IJ, u_hat) # then sum in the second dim, resulting in [batch_size, 1, 10, 16, 1] s_J = tf.reduce_sum(s_J, axis=1, keep_dims=True) assert s_J.get_shape() == [cfg.batch_size, 1, 10, 16, 1] # line 6: # squash using Eq.1, v_J = squash(s_J) ...
如何理解np.sum tf.reduce_sum( tf.reduce_max tf.reduce_mean)等对tensor和高维矩阵的axis选择的操作,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。