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tensorflow中tf.reduce_mean函數(shù)的使用

 更新時(shí)間:2020年04月19日 11:28:41   作者:-牧野-  
這篇文章主要介紹了tensorflow中tf.reduce_mean函數(shù)的使用,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

tf.reduce_mean 函數(shù)用于計(jì)算張量tensor沿著指定的數(shù)軸(tensor的某一維度)上的的平均值,主要用作降維或者計(jì)算tensor(圖像)的平均值。

reduce_mean(input_tensor,
        axis=None,
        keep_dims=False,
        name=None,
        reduction_indices=None)
  • 第一個(gè)參數(shù)input_tensor: 輸入的待降維的tensor;
  • 第二個(gè)參數(shù)axis: 指定的軸,如果不指定,則計(jì)算所有元素的均值;
  • 第三個(gè)參數(shù)keep_dims:是否降維度,設(shè)置為True,輸出的結(jié)果保持輸入tensor的形狀,設(shè)置為False,輸出結(jié)果會(huì)降低維度;
  • 第四個(gè)參數(shù)name: 操作的名稱;
  • 第五個(gè)參數(shù) reduction_indices:在以前版本中用來指定軸,已棄用; 

以一個(gè)維度是2,形狀是[2,3]的tensor舉例:

import tensorflow as tf
 
x = [[1,2,3],
   [1,2,3]]
 
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])
 
print m_a  # output: 2.0
print m_0  # output: [ 1. 2. 3.]
print m_1  #output: [ 2. 2.]

如果設(shè)置保持原來的張量的維度,keep_dims=True ,結(jié)果:

print m_a  # output: [[ 2.]]
print m_0  # output: [[ 1. 2. 3.]]
print m_1  #output: [[ 2.], [ 2.]]

類似函數(shù)還有:

  • tf.reduce_sum :計(jì)算tensor指定軸方向上的所有元素的累加和;
  • tf.reduce_max  :  計(jì)算tensor指定軸方向上的各個(gè)元素的最大值;
  • tf.reduce_all :  計(jì)算tensor指定軸方向上的各個(gè)元素的邏輯和(and運(yùn)算);
  • tf.reduce_any:  計(jì)算tensor指定軸方向上的各個(gè)元素的邏輯或(or運(yùn)算);

到此這篇關(guān)于tensorflow中tf.reduce_mean函數(shù)的使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)tensorflow tf.reduce_mean內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家! 

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