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(jié)果保持輸入tensor的形狀，設置為False，輸出結(jié)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(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）;
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