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.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。 keepdims: 如果为真,则保留长度为1...
mask * embs, axis=1, keepdims=True ) / tf.reduce_sum(mask, axis=1, keepdims=True) # <tf.float>[batch_size, emb_dim] return tf.squeeze(pooled_embs, axis=1) # <float>[batch_size, num_tokens, 1] cast_mask = keras.ops.cast(mask, dtype=embs.dtype) if keras.backend.backend() ...
labels=tf.cast(tf.reshape(self._y, [-1, 1]), dtype=tf.float32))optimizer = tf.train.AdamOptimizer(self.learning_rate) predictions = tf.to_int32(tf.round(self.res)) correct_prediction = tf.equal(predictions, self._y) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32...