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tensorflow中tf.reduce_mean函數(shù)的使用

 更新時間：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，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

tf.reduce_mean 函數(shù)用于計算張量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)
  • 第一個參數(shù)input_tensor： 輸入的待降維的tensor;
  • 第二個參數(shù)axis： 指定的軸，如果不指定，則計算所有元素的均值;
  • 第三個參數(shù)keep_dims：是否降維度，設置為True，輸出的結果保持輸入tensor的形狀，設置為False，輸出結果會降低維度;
  • 第四個參數(shù)name： 操作的名稱;
  • 第五個參數(shù) reduction_indices：在以前版本中用來指定軸，已棄用; 

以一個維度是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.]

如果設置保持原來的張量的維度，keep_dims=True ，結果：

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 ：計算tensor指定軸方向上的所有元素的累加和;
  • tf.reduce_max  :  計算tensor指定軸方向上的各個元素的最大值;
  • tf.reduce_all :  計算tensor指定軸方向上的各個元素的邏輯和（and運算）;
  • tf.reduce_any:  計算tensor指定軸方向上的各個元素的邏輯或（or運算）;

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

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