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...
x是一个2维数组,分别调用reduce_*函数如下: 首先求平均值: tf.reduce_mean(x) ==>2.5#如果不指定第二个参数,那么就在所有的元素中取平均值tf.reduce_mean(x,0) ==> [2.,3.]#指定第二个参数为0,则第一维的元素取平均值,即每一列求平均值tf.reduce_mean(x,1) ==> [1.5,3.5]#指定第二个参数...
mean_all:[[2.]]mean_0:[[1. 2. 3.]]mean_1:[[2.] [2.]] 类似函数还有: 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te...
默认情况下,这是dtype=float64。另一方面,tf。reduce_mean有一个来自input_tensor的攻击类型推断,例如: 代码语言:javascript 复制 x=tf.constant([1,0,1,0])tf.reduce_mean(x)#0y=tf.constant([1.,0.,1.,0.])tf.reduce_mean(y)#0.5 原链接:https://tensorflow.google.cn/versions/r1.11/api_docs/...
accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_preds,tf.float32))print(sess.run(accuracy)) 结果: 代码语言:javascript 复制 [[True True True False False]][[1.1.1.0.0.]]0.60.6[Finishedin2.0s]
tf.reduce_mean(x, 0) # [1.5, 1.5] tf.reduce_mean(x, 1) # [1., 2.] 1. 2. 3. 4. 参数: input_张量: 要减少的张量。应该具有数值类型。 axis: 要缩小的尺寸。如果没有(默认值),则减少所有维度。必须在[-rank(input_张量),rank(input_张量)]范围内。
函数tf.reduce_mean(v)的作用是( )。A.求v数组的平均数B.求数组v的方差C.求数组v的标准差D.求数组v各项与平均数的差值
百度试题 题目中国大学MOOC: tf.reduce_mean(tf.square(y-pred)) 定义的是什么损失() 相关知识点: 试题来源: 解析 均方差损失 反馈 收藏
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...
c1=tf.reduce_mean(a1) d1=sess.run(c1) print(a1) print(d1) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 总结:tf.reduce_mean(a,axis)是均值,其中a是输入矩阵,axis是从什么维度求均值。然而,代码运行发现,a为浮点数,返回为浮点数,a为整数,返回为向下取的整数。