reduce_sum( ) 个人理解是降维求和函数,在 tensorflow 里面,计算的都是 tensor,可以通过调整 axis 的维度来控制求和维度。 参数: input_tensor:要减少的张量.应该有数字类型. axis:要减小的尺寸.如果为None(默认),则缩小所有尺寸.必须在范围[-rank(input_tensor), rank(input_tensor))内. keep_dims:如果为true...
reduce_sum()用于计算张量tensor沿着某一维度的和,可以在求和后降维。 tf.reduce_sum( input_tensor, axis=None, keepdims=None, name=None, reduction_indices=None, keep_dims=None) input_tensor:待求和的tensor; axis:指定的维,如果不指定,则计算所有元素的总和; keepdims:是否保持原有张量的维度,设置为True...
如果设置保持原来的张量的维度,keep_dims=True ,结果: printm_a#output: [[ 2.]]printm_0#output: [[ 1. 2. 3.]]printm_1#output: [[ 2.], [ 2.]] 类似的函数还有: 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; ...
彻底理解 tf.reduce_sum() reduce_sum()用于计算张量tensor沿着某一维度的和,可以在求和后降维。 tf.reduce_sum(input_tensor,axis=None,keepdims=None,name=None,reduction_indices=None,keep_dims=None) input_tensor:待求和的tensor; axis:指定的维,如果不指定,则计算所有元素的总和; keepdims:是否保持原有张量...
reduce_sum() 用于计算张量tensor沿着某一维度的和,可以在求和后降维。 tf.reduce_sum( input_tensor, axis=None, keepdims=None, name=None, reduction_indices=None, keep_dims=None) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. input_tensor:待求和的tensor; ...
tf.reduce_sum(x,1, keep_dims=True) ==>[[3], [3]]tf.reduce_sum(x, [0,1]) ==>6 AI代码助手复制代码 自己做的例子: import tensorflow as tf import numpy as np x = np.asarray([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]]) ...
tf.reduce_sum( input_tensor, axis=None, keepdims=None, name=None, reduction_indices=None, keep_dims=None ) 这个函数主要是将一个tensor按照维度进行求和。说一下参数 input_tensor 要计算的tensor,需要是数值型的 axis 是按照哪一个维度进行计算,默认None是全部都要计算 keepdims是否保留原本的维度 name是...
tf.reduce_sum(input_tensor,axis=None,keepdims=None,name=None,reduction_indices=None,keep_dims=None) Args: input_tensor: The tensor to reduce. Should have numeric type. #输入 axis: The dimensions to reduce. IfNone(the default), reduces all dimensions. Must be in the range[-rank(input_tens...
tf.reduce_sum(x, 1) ==> [3, 3]tf.reduce_sum(x, 1, keep_dims=True) ==> [[3], [3]]tf.reduce_sum(x, [0, 1]) ==> 6 ⾃⼰做的例⼦：import tensorflow as tf import numpy as np x = np.asarray([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])x_p = tf....
1.tf.reduce_sum tf.reduce_sum(input_tensor , axis = None , keep_dims = False , name = None , reduction_indices = None) 参数: input_tensor:要减少的张量。应该有数字类型。 axis:要减小的尺寸。如果为None(默认),则缩小所有尺寸。必须在范围[-rank(input_tensor), rank(input_tensor))内。