reduce_mean
时间: 2023-09-13 20:04:24 浏览: 411
reduce_mean是一个用来求平均值的函数。它接受一个输入张量(input_tensor),可以是列表、二维数组和多维数组。参数中的axis用于指定在哪个维度上求平均值,默认对所有元素进行求平均。keepdims参数用于指定是否保持结果的维度不变,默认为False,即降低结果的维度。name参数用于给操作命名。
例如,对于一个二维数组x = [[1., 1.], [2., 2.]],使用tf.reduce_mean(x)将会得到1.5,即对所有元素求平均值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
相关问题
reduce_mean函数
`reduce_mean`是TensorFlow中的一个函数,用于计算张量在某个维度上的均值。具体来说,`reduce_mean`函数的作用是将输入张量沿着指定的维度计算平均值,并返回一个新的张量,新张量的形状与输入张量的形状相同,只是指定维度的大小变为1。
`reduce_mean`函数的使用格式如下:
```python
tf.reduce_mean(input_tensor, axis=None, keepdims=None, name=None)
```
其中,`input_tensor`表示输入张量,`axis`表示指定的维度,如果不指定则计算所有元素的平均值,`keepdims`表示是否保留指定维度(默认为False),`name`表示操作的名称(可选)。
例如,假设有一个形状为(3, 4)的张量`x`,可以使用以下代码计算它在第一个维度上的均值:
```python
import tensorflow as tf
x = tf.constant([[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12]])
mean_x = tf.reduce_mean(x, axis=0)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(mean_x))
```
输出结果为:
```
[5. 6. 7. 8.]
```
在上面的例子中,`axis=0`表示计算第一个维度上的平均值,即沿着第一个维度(行)取平均值。最终返回的结果是一个形状为(4,)的新张量,表示在第一个维度上的平均值。
tf.reduce_mean
tf.reduce_mean是TensorFlow中的一个函数,用于计算张量的平均值。它可以将张量的每个元素的平均值求出来。
使用方法:
```
tf.reduce_mean(input_tensor, axis=None, keepdims=False, name=None)
```
参数解释:
- input_tensor:要计算平均值的张量。
- axis:轴,需要计算平均值的轴。如果为None,则对张量的所有元素求平均值。
- keepdims:是否保留轴维度。如果为True,则结果张量的维度与原张量相同,其他轴上的平均值都是1。
- name:操作的名称。
返回值:计算出的平均值。
例如:
```python
import tensorflow as tf
x = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
mean = tf.reduce_mean(x) # mean = 2.5
mean = tf.reduce_mean(x, axis=0) # mean = [2, 3]
mean = tf.reduce_mean(x, axis=1) # mean = [1.5, 3.5]
mean = tf.reduce_mean(x, keepdims=True) # mean = [[2.5]]
```