tf.reduce_mean tf.reduce_max tf.reduce_min 方法

tf.reduce_mean

reduce_mean(

    input_tensor,

   axis=None,

   keep_dims=False,

    name=None,

    reduction_indices=None )

功能

求张量的平均值

同理 reduce_max 、 reduce_min 就是主要求 张量的最大值和最小值

参数名 必选 类型 说明
input_tensor 张量 输入待求平均值的张量
axis None、0、1 None:全局求平均值;0:求每一列平均值;1:求每一行平均值
keep_dims Boolean 保留原来的维度(例如不会从二维矩阵降为一维向量)
name string 运算名称
reduction_indices None 和 axis 等价,被弃用
       
  1. import tensorflow as tf
  2. import numpy as py
  3.  
  4. a=[[1.,2.,3.],[2.,4.,6.]]
  5. x=tf.Variable(a)
  6. init_op=tf.global_variables_initializer()
  7. with tf.Session() as sess:
  8.     sess.run(init_op)
  9.     print(sess.run(tf.reduce_mean(a))) #求全局的平均值
  10.     print(sess.run(tf.reduce_mean(a,0))) # 求每一列平均值
  11.     print(sess.run(tf.reduce_mean(a,1))) # 求每一行的平均值
  12.  
  13.     print(sess.run(tf.reduce_max(a)))
  14.     print(sess.run(tf.reduce_max(a,0)))
  15.     print(sess.run(tf.reduce_max(a,1)))
  16.  
  17.     print(sess.run(tf.reduce_min(a)))
  18.     print(sess.run(tf.reduce_min(a, 0)))
  19.     print(sess.run(tf.reduce_min(a, 1)))

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