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...
xx = tf.cast(x,tf.float32) mean_all = tf.reduce_mean(xx, keepdims=False) mean_0 = tf.reduce_mean(xx, axis=0, keepdims=False) mean_1 = tf.reduce_mean(xx, axis=1, keepdims=False)withtf.Session()assess:print("mean_all:",sess.run(mean_all))print("mean_0:", sess.run(mean_0...
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]#指定第二个参数为1,则第二维的元素取平均值,即每一行求平均值 同理,还可...
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/...
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。
关于np.max及tf.reduce_mean的计算轴axis的理解 查看原文 最大池化 np.max()讲解:shape=[x,y,z],从这里结果看:axis=0,返回shape=[y,z]每个x中的全部[y,z]作比较,即每个x元素的比较axis=1,返回shape=[x,z]在每个x元素内,每个y中的z维度元组比较axis=2,返回shape=[x,y]在每个z中的内部元素做...
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。
本文主要介绍tf.argmax,tf.reduce_mean(),tf.reduce_sum(),tf.equal()的使用 1 tf.argmax()简介 tf.argmax(vector, 1):返回的是vector中的最大值的索引号,如果vector是一个向量,那就返回一个值,如果是一个矩阵,那就返回一个向量,这个向量的每一个维度都是相对应矩阵行的最大值元素的索引号。
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
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, red…