最小值: reduce_max()/argmax()/maximum() 最小值-reduce_max()/argmax() tf.math.reduce_max(input_tensor, axis=None, keepdims=False, name=None) tf.math.argmax(input, axis=None, output_type=tf.dtypes.int64, name=None) reduce_max 返回最大值,argmax 返回索引。 # TensorFlow 2.x import...
reduce_max(a) # 最大值 Out[31]: <tf.Tensor: id=175, shape=(), dtype=int32, numpy=9> In [36]: tf.reduce_max(a, axis=-1) # 求最后一维度的最大值 Out[36]: <tf.Tensor: id=190, shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([9, 8, 8])> (3)reduce_mean():求平均值 ...
1 reduce_sum、mean、max、min 2 reduce_prob 乘积 3 reduce_all 与 reduce_any [逻辑符and or】 4 foldr 实现匿名函数 5 cum累计 6 argmax 与 argmmin 极值索引 7 top_k 排序 三、 矩阵运算 1 矩阵乘法@、转置、逆、范数、行列式 2 矩阵分解 1.矩阵正交三角(QR)分解 2.矩阵SVD分解 四、 广播机制...
tensorflow 学习笔记-- tf.reduce_max、tf.sequence_mask 1、tf.reduce_max函数的作用:计算张量的各个维度上的元素的最大值。例子: import tensorflow as tf max_value = tf.reduce_max([1, 3, 2]) with tf.Session() as sess: max_value = sess.run(max_value) print(max_value) 结果为3 2、tf.s...
tf.reduce_min(张量名) 计算张量维度上元素的最大值 tf.reduce_max(张量名) import tensorflow as tf x1=tf.constant([1.,2.,3.],dtype=tf.float64) print(x1) x2=tf.cast(x1,tf.int32) print(x2) print(tf.reduce_min(x2),'\n',tf.reduce_max(x2)) python 3.10 tensorflow-gpu 2.8 numpy...
当不指定 axis 参数时,tf.reduce_*函数会求解出全局元素的最大、最小、均值。 # 创建张量 x = tf.random.normal([3, 3]) print(x) # 统计最大值 max1 = tf.reduce_max(x) print("max is: {}".format(max1)) # 统计最小值 min1 = tf.reduce_min(x) ...
tf.reduce_sum()_tf.reduce_mean()_tf.reduce_max() reduce_sum应该理解为压缩求和,用于降维 tf.reduce_sum(input_tensor,axis=None,keepdims=None,name=None,reduction_indices=None,keep_dims=None) input_tensor: The tensor to reduce. Should have numeric ...
tf.reduce_max/min:求最值 tf.Variable:标记变量 四则运算 tf.data.Dataset.from_tensor_slices:特征和标签配对 代码语言:javascript 复制 import tensorflow as tf import numpy as np 理解axis 在一个二维张量或者数组中,通过改变axis=0或1来控制执行的维度 0:表示经度,跨行,down 1:表示纬度,跨列,across 如...
1、tf.reduce_max函数的作用:计算张量的各个维度上的元素的最大值。例子: 结果为: 3 2、tf.sequence_mask的作用是构建序列长度的mask标志 。...
importtensorflowastfimportnumpyasnp# Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor. (deprecated arguments)## tf.reduce_max(# input_tensor,# axis=None,# keepdims=None,# name=None,# reduction_indices=None,# keep_dims=None# )c=np.array([[3.,4],[5.,6],[6.,7]])step...