tensorflow中tf.reduce_mean函數(shù)的使用
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);
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