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
xx = tf.cast(x,tf.float32) mean_all = tf.reduce_mean(xx, keep_dims=False) mean_0 = tf.reduce_mean(xx, axis=0, keep_dims=False) mean_1 = tf.reduce_mean(xx, axis=1, keep_dims=False) with tf.Session() as sess: m_a,m_0,m_1 = sess.run([mean_all, mean_0, mean_1])...
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...
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。 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,则计算所有元素的均值; 第三个参数keepdims:是否降维度,设置为True,输出的结果保持输入tenso...
tf.reduce_mean作用降维或计算平均值 问题提出: 怎样快速获取矩阵中每一维元素的均值? 怎样快速获取矩阵中每一列元素的均值? 解决方法: 使用tensorflow中自带的tf.reduce_mean()函数。 函数介绍: 第一个参数input_tensor: 输入的待降维的tensor; 第二个参数a......
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; ...
TensorFlow tf.equal()、tf.cast、tf.reduce_mean函数组合求预测的正确率 tf.equal(x, y) 判断x, y是否相等,相等返回true,不相等false 假设x为预测的结果,y为正确的标签值。 tf.cast(x, dtype, name=None) 数据类型转换 x:待转换的数据 dtype:目标数据类型 name=None:操作的名称 tf.reduce_mean() tf...
reduce_mean(x, 0) # 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 print(sess.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】 ...
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) AI代码助手复制代码 第一个参数input_tensor: 输入的待降维的tensor; ...
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