tf.math.reduce_std( input_tensor, axis=None, keepdims=False, name=None ) 参数 input_tensor 要减少的张量。应该有实数或复数类型。 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...
x=tf.constant([1,0,1,0])tf.reduce_mean(x)#0y=tf.constant([1.,0.,1.,0.])tf.reduce_mean(y)#0.5 4、tf.reduce_sum 计算张量维数中元素的和。 代码语言:javascript 复制 tf.math.reduce_sum(input_tensor,axis=None,keepdims=None,name=None,reduction_indices=None,keep_dims=None) 警告:一些...
reduce_std(...):计算跨张量尺寸的元素的标准偏差。 reduce_sum(...):计算张量中各个维度的元素之和。 reduce_variance(...):计算张量维度上元素的方差。 rint(...):返回最接近x的逐元素整数。 round(...):将张量的值四舍五入为最接近的整数(逐元素)。 rsqrt(...):计算元素x的平方根的倒数。 scalar...
reduce_min(...): 计算张量维数中元素的最小值。(deprecated arguments) reduce_prod(...): 计算元素跨张量维数的乘积。 (deprecated arguments) reduce_std(...): 计算元素跨张量维数的标准偏差。 reduce_sum(...): 计算张量维数中元素的和。(deprecated arguments) reduce_variance(...): 计算元素跨张量维...
tf.math.reduce_mean( input_tensor, axis=None, keepdims=False, name=None ) 沿着坐标轴给出的维数减少input_张量。除非keepdims为真,否则对于轴上的每一项,张量的秩都会减少1。如果keepdims为真,则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空,则所有维数都被缩减,并返回一个只有一个元素的张量。 例如: x = ...
和metric的定义类似,我们可以使用tf.keras.backend来定义,但是不能转化为numpy了,因为转化为numpy之后,tf底层无法识别numpy数据类型,无法针对自定义的loss进行autograd,不过其实直接用backend基本够了,自带的函数基本上和常见的numpy函数是一样的。 当然,这里backend也可以直接替换为tf的各种math function。
axis: The axis over which to reduce. None for all axes.Returns: The mean reduced inputs, ignoring inf values. """ mask = tf.not_equal(x, tf.float32.min) x_zeroed = tf.where(mask, x, tf.zeros_like(x)) return tf.math.reduce_sum(x_zeroed, axis) / tf.math.reduce_sum...
One way to reduce this code duplication would be via a for loop: net = ... for i in range(3): net = slim.conv2d(net, 256, [3, 3], scope='conv3_%d' % (i+1)) net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool2') This can be made even cleaner by using TF-Slim's ...
return tf.reduce_sum(tf.cast(correct, tf.int32)) 总代码可以在:https://github.com/ZhiqiangHo/code-of-csdn/blob/master/Tensorflow/six/fully_connected_feed.py 里面用到了一个参数解析模块:https://www.jianshu.com/p/00425f6c0936 这个应该是要在命令行使用后面加参数的,只不过有默认的参数。
return tf.reduce_sum(tf.cast(correct, tf.int32)) 总代码可以在:https://github.com/ZhiqiangHo/code-of-csdn/blob/master/Tensorflow/six/fully_connected_feed.py 里面用到了一个参数解析模块:https://www.jianshu.com/p/00425f6c0936 这个应该是要在命令行使用后面加参数的,只不过有默认的参数。