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: 输入的待降维的tensor; 第二个参数axis: 指定的轴,如果...
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: 输入的待降维的tensor; 第二个参数axis: 指定的轴,如果不指定,...
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...
print m_1 #output: [[ 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tensor指定轴方向上的各个元素的...
tf.reduce_mean函数用法及有趣区别,sess=tf.Session()a=np.array([1,2,3,5.])#此代码保留为浮点数a1=np.array([1,2,3,5])#此代码保留为整数c=tf.reduce_mean(a)d=sess.run(c)print(a)print(d)c1=
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。
tf.reduce_mean() 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。 代码语言:javascript 复制 reduce_mean(input_tensor,axis=None,keep_dims=False,name=None,reduction_indices=None)...
run(mean2)) mean3 = tf.reduce_mean(x, 1) # 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 print(sess.run(mean3)) 输出: 2.5 [2. 3.] [1.5 3.5] 参考文献: 【1】 tensorflow学习之常用函数总结:tensorflow官方例子中的诸如tf.reduce_mean()这类函数...
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(input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None)### Computes the mean of elements across dimensions of a tensor. 可跨越维度的计算张量各元素的平均值 Reducesinput_tensoralong the dimensions given inaxis. Unlesskeep_dimsis true, the rank of the tensor...