tf.reduce_sum() 对最后一个维度进行求和,什么叫做对最后一个维度求和,请举例
时间: 2023-12-10 22:37:07 浏览: 27
对最后一个维度求和,就是对一个张量的最后一个轴上的元素进行求和。举个例子:
假设有一个形状为(2, 3, 4)的张量a,它的最后一个维度是4,对这个维度求和的结果就是把每个元素的最后一个维度上的值加起来,得到一个形状为(2, 3)的张量。
具体来说,如果a为:
```
[
[
[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12]
],
[
[13, 14, 15, 16],
[17, 18, 19, 20],
[21, 22, 23, 24]
]
]
```
那么对最后一个维度求和的结果就是:
```
[
[10, 26, 42],
[58, 74, 90]
]
```
其中第一个元素10是由1+2+3+4得到的,第二个元素26是由5+6+7+8得到的,以此类推。
相关问题
tf.reduce_sum
tf.reduce_sum是TensorFlow中的一个函数,用于计算张量中元素的总和。它可以沿着指定的轴或者在整个张量上进行求和操作。例如,如果有一个形状为(2, 3)的张量x,那么tf.reduce_sum(x)将返回所有元素的总和。
下面是一个示例:
```python
import tensorflow as tf
x = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
sum_1 = tf.reduce_sum(x) # 在整个张量上进行求和
sum_2 = tf.reduce_sum(x, axis=0) # 沿着第0维度进行求和
sum_3 = tf.reduce_sum(x, axis=1) # 沿着第1维度进行求和
print("sum_1:", sum_1.numpy()) # 输出: 21
print("sum_2:", sum_2.numpy()) # 输出: [5 7 9]
print("sum_3:", sum_3.numpy()) # 输出: [6 15]
```
在这个例子中,sum_1计算了整个张量x中所有元素的总和,sum_2计算了每一列的总和,sum_3计算了每一行的总和。
tf.reduce_sum函数
`tf.reduce_sum` 函数是 TensorFlow 中的一个用于求和的操作。它可以对给定的张量沿着指定的维度进行求和,并返回一个求和后的张量。
函数签名如下:
```python
tf.reduce_sum(
input_tensor,
axis=None,
keepdims=False,
name=None
)
```
参数解释:
- `input_tensor`:要进行求和操作的输入张量。
- `axis`:可选参数,指定沿着哪些维度进行求和。默认情况下,对所有维度进行求和。
- `keepdims`:可选参数,指定是否保持输出张量的维度和输入张量一致。如果设置为 True,则保持维度;如果设置为 False,则降低维度,默认为 False。
- `name`:可选参数,指定操作的名称。
示例:
```python
import tensorflow as tf
input_tensor = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
sum_tensor = tf.reduce_sum(input_tensor)
print(sum_tensor.numpy()) # 输出 21
```
在上面的示例中,我们创建了一个形状为 (2, 3) 的张量 `input_tensor`,然后调用 `tf.reduce_sum` 对其进行求和操作,得到了总和为 21 的标量张量 `sum_tensor`。
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