print(sess.run(tf.reduce_max(b, axis=1, keepdims=False))) # keepdims=False,axis=1被消减,不保持原状,本来shape为(3,1),后来变成(1,3)了 print('***') print(sess.run(tf.reduce_max(b, axis=1, keepdims=True))) print('***') print(sess.run(tf.reduce_max(b, axis=0, keepdims=Tr...
a1=tf.reduce_max(a,axis=1) print('tf.reduce_max(a,axis=1)=\n',a1.numpy()) a2=np.max(a,axis=1) print('np.max(a,axis=1)=\n',a2) print('-'*30+'分割线'+'-'*30) a1=tf.reduce_max(a) print('tf.reduce_max(a)=\n',a1.numpy()) a2=np.max(a) print('np.max(a)...
a1=tf.reduce_max(a,axis=1) print( 'tf.reduce_max(a,axis=1)=\n',a1.numpy()) a2=np.max(a,axis=1) print( 'np.max(a,axis=1)=\n',a2) print('-'*30+'分割线'+'-'*30) a1=tf.reduce_max(a) print( 'tf.reduce_max(a)=\n',a1.numpy()) a2=np.max(a) print( 'np.ma...
对于二维矩阵,axis=0轴可以理解为行增长方向(向下)即按列求最值,axis=1轴可以理解为列增长方向(向右)按列行求最值 (sess.run(tf.reduce_max(b, axis=1, keepdims=False))) # keepdims=False,axis=1被消减,不保持原状,本来shape为(3,1),后来变成(1,3)了 ('***') printsess.run(tf.reduce_...
tf.reduce_max() 函数是求按axis方向的最值,axis=0按列求最值,axis=1按行求最值。其中有时候会看到参数没有axis,而是reduction_indices=None,其实两者相等,不过后者是axis废弃的名称。 另外该函数等价于np.max:(a, axis=None, out=None, keepdims=False)...
tf.reduce_max( input_tensor, axis=None, name=None, ) 函数是求按axis方向的最值,axis=0按列求最值,axis=1按行求最值。其中有时候会看到参数没有axis,而是reduction_indices=None,其实两者相等,不过后者是axis废弃的名称。 另外该函数等价于np.max:(a, axis=None, out=None, keepdims=False) 代码语言:...
1. **tf.cast, tf.math.reduce_min, tf.math.reduce_max**：这些函数用于张量或数组操作。tf.cast用于类型转换，而tf.math.reduce_min和tf.math.reduce_max分别用于计算张量中最小值和最大值。操作维度可以通过axis参数指定。2. **axis**：表示在张量或数组中进行的维度操作。axis=0代表行操作...
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。
tf.sparse.reduce_max( sp_input, axis=None, keepdims=None, output_is_sparse=False, name=None) 参数 sp_input要减少的 SparseTensor。应该是数字类型。 axis要减小的尺寸;列表或标量。如果None(默认),减少所有维度。 keepdims如果为真,则保留长度为 1 的缩减维度。
tf.math.reduce_max(x, axis)、tf.math.reduce_min(x, axis)、tf.math.reduce_mean(x, axis)和tf.math.reduce_sum(x, axis)可以求某一个维度上的最大值、最小值、均值、和。当不指定axis时,这些函数会求解出全局最大值、最小值、均值、和。