axis=-1, momentum=0.99, epsilon=0.001, center=True, scale=True, beta_initializer='zeros'
时间: 2023-05-20 20:07:38 浏览: 61
这是 Batch Normalization 层的参数设置。其中,axis=-1 表示在最后一维上进行归一化;momentum=0.99 表示动量因子为 0.99;epsilon=0.001 表示为了防止分母为 0,加上了一个很小的常数;center=True 表示是否将均值进行调整;scale=True 表示是否对样本进行缩放;beta_initializer='zeros' 表示初始偏移量为 0。
相关问题
net_1 = tf.reduce_max(out2, axis=-2, keep_dims=True)
这段代码使用 TensorFlow 中的 `reduce_max` 函数对 `out` 进行计算,其中 `axis=-2` 表示沿着倒数第二个维度进行计算,而 `keep_dims=True` 则表示保持维度。
具体来说,`reduce_max` 函数会返回沿着指定轴(在这里是倒数第二个维度)的最大值。由于 `keep_dims=True`,所以输出结果将保持与输入相同的维度,只是在指定轴上将其大小设置为1。
因此,`net_1` 将包含 `out2` 沿着倒数第二个维度的最大值,并且在该维度上维持大小为1。
np.linalg.norm axis=-1
引用中的代码段展示了使用`np.linalg.norm`函数计算矩阵的无穷范数。在默认参数下,矩阵的无穷范数是指矩阵中每行的元素的绝对值的最大值。当`axis`参数设置为1时,函数将按行计算每行的无穷范数。而当`keepdims`参数设置为True时,函数将保持结果的二维特性。
引用中的代码段展示了使用`np.linalg.norm`函数计算矩阵的2范数和1范数。当`axis`参数设置为1时,函数将按行计算每行的范数值。
引用中的代码段展示了使用`np.linalg.norm`函数计算矩阵的1范数。当`axis`参数设置为0时,函数将按列计算每列的1范数值。
综上所述,若`axis`参数为-1,则表示按最后一个轴进行计算。在这种情况下,`np.linalg.norm`函数将按行计算每行的范数值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [np.linalg.norm()用法](https://blog.csdn.net/xiaobumi123/article/details/89227586)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [numpy -- np.linalg](https://blog.csdn.net/Harrytsz/article/details/81009875)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)