这篇文章主要讲解了怎么使用Tensorflow中的降维函数tf.reduce_ *,内容清晰明了,对此有兴趣的小伙伴可以学习一下,相信大家阅读完之后会有帮助。
在使用Tensorflow时常常会使用到tf.reduce_ *这类的函数,在此对一些常见的函数进行汇总
特遣部队。reduce_sum (input_tensor轴=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None)
参数:
- <李> input_tensor:要减少的张量。应该有数字类型。 <李>轴:要减小的尺寸。如果为没有(默认),则缩小所有尺寸。必须在范围(排名(input_tensor), (input_tensor))内排名。 <李> keep_dims:如果为真,则保留长度为1的缩小尺寸。 <李>名称:操作的名称(可选)。 <李> reduction_indices:轴的废弃的名称。
返回:
该函数返回减少的张量,相当于np。和
功能:
此函数计算一个张量的各个维度上元素的总和。
说明:
函数中的input_tensor是按照轴中已经给定的维度来减少的;除非keep_dims是真的,否则张量的秩将在轴的每个条目中减少1;如果keep_dims为真,则减小的维度将保留为长度1只,如果轴没有条目,则缩小所有维度,并返回具有单个元素的张量。
举例:
x=特遣部队。常数([[1,1,1],[1,1,1]]) tf.reduce_sum (x) # 6 特遣部队。reduce_sum (x, 0) # (2, 2, 2) 特遣部队。reduce_sum (x, 1) # (3、3) 特遣部队。reduce_sum (x, keep_dims=True) # [[3], [3]] 特遣部队。reduce_sum(x, [0, 1]) # 6
reduce_min（input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None）
参数：
- input_tensor：减少的张量。应该有数字类型。
- axis：要减小的尺寸。如果为None（默认），则缩小所有维度。必须在[-rank(input_tensor), rank(input_tensor))范围内。
- keep_dims：如果为true，则保留长度为1的缩小维度。
- name：操作的名称（可选）。
- reduction_indices：axis的废弃的名称。
返回：
该函数返回减少的张量，相当于np.min
功能：
tf.reduce_min函数用来计算一个张量的各个维度上元素的最小值。
说明：
同样按照axis给定的维度减少input_tensor。除非 keep_dims 是true，否则张量的秩将在axis的每个条目中减少1。如果keep_dims为true，则减小的维度将保留为长度1。 如果axis没有条目，则缩小所有维度，并返回具有单个元素的张量。
reduce_max（input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None）
参数：
- input_tensor：要减少的张量。应该有数字类型。
- axis：要减小的尺寸。如果为 None（默认），则减少所有维度。必须在[-rank(input_tensor), rank(input_tensor))范围内。
- keep_dims：如果为true，则保留长度为1的减少维度。
- name：操作的名称（可选）。
- reduction_indices：axis的废弃的名称。
返回：
该函数返回减少的张量，相当于np.max。
功能：
计算一个张量的各个维度上元素的最大值。
说明：
按照axis给定的维度减少input_tensor。除非 keep_dims 是true，否则张量的秩将在axis的每个条目中减少1。如果keep_dims为true，则减小的维度将保留为长度1。如果axis没有条目，则减少所有维度，并返回具有单个元素的张量。
reduce_mean
reduce_all（input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None）
参数：
- input_tensor：要减少的张量。应该有数字类型。
- axis：要减小的尺寸。如果为None（默认），则减少所有维度。必须在[-rank(input_tensor), rank(input_tensor))范围内。
- keep_dims：如果为true，则保留长度为1的缩小尺寸。
- name：操作的名称（可选）。
- reduction_indices：axis的不支持使用的名称。
返回：
该函数返回减少的张量，相当于np.mean
功能：
计算张量的各个维度上的元素的平均值。
说明：
axis是tf.reduce_mean函数中的参数，按照函数中axis给定的维度减少input_tensor。除非keep_dims是true，否则张量的秩将在axis的每个条目中减少1。如果keep_dims为true，则缩小的维度将保留为1。 如果axis没有条目，则减少所有维度，并返回具有单个元素的张量。
举例：
x=tf.constant ([[1。1。[2]。2]])。 1.5 tf.reduce_mean (x) # 特遣部队。reduce_mean (x, 0) # [1.5, 1.5] 特遣部队。reduce_mean (x, 1) # [1。2。)怎么使用Tensorflow中的降维函数tf.reduce_ *
