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...
tf.reduce_max()的意思和用法 tf.reduce_max(input_tensor,axis = None,keepdims = None,name = None) 语句意思:tf.reduce_max(input_tensor,axis = None,keepdims = None,name = None),是tensorflow中用来求最大值(张量)的函数。 参数: input_tensor 为输入的数据(包括:张量【tensor】,数组【array】) a...
max_value = tf.reduce_max([[1, 3, 2], [4,5,6]], axis=0) with tf.Session() as sess: max_value = sess.run(max_value) print(max_value) print(np.max([[1, 3, 2], [4,5,6]], axis=0)) ### 输出 [4 5 6] [4 5 6] ———...
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...
javascript 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) ...
1、tf.reduce_max函数的作用:计算张量的各个维度上的元素的最大值。例子: 结果为: 3 2、tf.sequence_mask的作用是构建序列长度的mask标志 。...
1.tf.reduce_max()是tensorflow中求最大值函数 参数形式:tf.reduce_max(input_tensor,axis=None,keep_dims=False, name=None,reduction_indices=None) 参数解释: input_tensor:输入数据,tensor、array、dataframe 都可以 axis:表示维度,从0开始表示最外层维度,也可以用-1表示最内层维度; ...
tf.math.reduce_max( input_tensor, axis=None, keepdims=False, name=None ) 参数 input_tensor 要减少的张量。应该有实数类型。 axis 要减小的尺寸。如果None(默认),减少所有维度。必须在 [-rank(input_tensor), rank(input_tensor)) 范围内。 keepdims 如果为真,则保留长度为 1 的缩减维度。 name 操作的...
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_min(张量名):计算张量中所有元素的最小值 tf.math.reduce_max(张量名):计算张量中所有元素的最大值 例子: x1=tf.constant([1,2,3],dtype=tf.int64) x2=tf.cast(x1,dtype=tf.float32) print(x1) print(x2) print(tf.math.reduce_min(x2)) ...