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...
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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.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。
tf.reduce_max()函数 tf.reduce_max( input_tensor, axis=None, name=None, keepdims=False #是否保持矩形原狀 ) 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.reduce_max的运用,a=np.array([[[1],[2],[3]],[[4],[25],[6]]],[[[27],[8],[99]],[[10],[11],[12]]],[[[13],[14],[15]],[[16],[17],[18]]]
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逻辑或(or运算)。
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.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) 代码语言:...