如何对列表[ <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=19.587128>, <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=11.113567>]中的数值进行求和取平均

你可以使用 TensorFlow 自带的方法 `tf.reduce_sum` 和 `tf.reduce_mean` 来实现：

import tensorflow as tf

# 定义列表
lst = [tf.constant(19.587128), tf.constant(11.113567)]

# 将列表转换成张量
tensor = tf.stack(lst)

# 求和
sum_tensor = tf.reduce_sum(tensor)

# 求平均
mean_tensor = tf.reduce_mean(tensor)

print(sum_tensor.numpy())   # 输出 30.700695
print(mean_tensor.numpy())  # 输出 15.350348

这里首先将列表转换成 TensorFlow 张量，然后使用 `tf.reduce_sum` 方法对张量中的所有元素进行求和，使用 `tf.reduce_mean` 方法对张量中的所有元素进行求平均。最后使用 `numpy()` 方法将张量的值转换为 NumPy 数组。

相关问题

Q = tf.keras.layers.Dense(units, activation=tf.nn.relu)(Q) ValueError: Layer dense expects 1 inputs, but it received 3 input tensors. Inputs received: [<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=100>,

这个错误通常是因为您在调用 `tf.keras.layers.Dense` 函数时传入的参数不正确。具体来说，您传入的输入张量的维度可能不匹配。

请检查您的代码，确保您传入 `tf.keras.layers.Dense` 函数的输入张量的维度与您期望的维度一致。您可以尝试使用 `tf.keras.Input` 函数来创建输入张量，例如：

inputs = tf.keras.Input(shape=(input_shape,))
Q = tf.keras.layers.Dense(units, activation=tf.nn.relu)(inputs)

这里，`input_shape` 是您期望的输入张量的形状。这样，您将确保输入张量的维度正确，并且可以避免传递不必要的参数。

'loss_value': [Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 2.30258), Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 2.30257), Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 2.30258), Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 2.30248), Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 2.30235), Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 2.3026), Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 2.30199), Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 2.30286), Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 2.30289), Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 2.30264)]怎么取出value的值

对于包含多个元素的`loss_value`列表，需要使用循环遍历每个Tensor，并使用`numpy()`方法取出其value值。代码如下：

import numpy as np

values = []
for tensor in loss_value:
    value = tensor.numpy()
    values.append(value)

其中`values`是一个包含所有Tensor的value值的列表。