tf.reducemean()

Love The Way You Lie 2021-09-27 23:10 208阅读 0赞

官方文档说明：  
函数：

def reduce_mean(input_tensor,
                    axis=None,
                    keepdims=None,
                    name=None,
                    reduction_indices=None,
                    keep_dims=None):

**参数说明**：  
input\_tensor：需要被降维的tensor  
axis：需要被降维的维度，默认为空，则reduce所有维度。  
keepdims：如果为true，则保留reduce的维度为1  
name :op的名字  
返回值：返回一个tensor

**函数说明**：计算input\_tensor的平均值（在axis维度）。

例子：

import tensorflow as tf
    
    x = tf.constant([[1., 1.], [2., 2.]])
    sess = tf.Session()
    res1 = tf.reduce_mean(x)  # 1.5
    res2 = tf.reduce_mean(x, 0)  # [1.5, 1.5]
    res3 = tf.reduce_mean(x, 1)  # [1.,  2.]
    print('原始数据：')
    print(sess.run(x))
    print('========================')
    print('计算结果：')
    print(sess.run(res1))
    print(sess.run(res2))
    print(sess.run(res3))
    print('==========keepdims参数为True==============')
    res1 = tf.reduce_mean(x,keepdims=True)  # [[1.5]]
    res2 = tf.reduce_mean(x,axis=0, keepdims=True)  # [[1.5 1.5]]
    res3 = tf.reduce_mean(x,axis=1, keepdims=True)  # [[1.] [2.]]
    print('计算结果：')
    print(sess.run(res1))
    print(sess.run(res2))
    print(sess.run(res3))
    
    print('==========三维==============')
    y = tf.constant([[[1., 1.],[2.,2.]], [[3.,3.],[4.,4.]]])
    res1 = tf.reduce_mean(y)  #  2.5
    res2 = tf.reduce_mean(y, 0)  # [[2. 2.] [3. 3.]]
    res3 = tf.reduce_mean(y, 1)  #  [[1.5 1.5] [3.5 3.5]]
    res4 = tf.reduce_mean(y, 2)  #  [[1. 2.] [3. 4.]]
    print('原始数据：')
    print(sess.run(y))
    print('计算结果：')
    print(sess.run(res1))
    print(sess.run(res2))
    print(sess.run(res3))
    print(sess.run(res4))
    sess.close()

打印结果：

> 原始数据：  
> \[\[1. 1.\]  
> \[2. 2.\]\]  
> ========================  
> 计算结果：  
> 1.5  
> \[1.5 1.5\]  
> \[1. 2.\]  
> keepdims参数为True====  
> 计算结果：  
> \[\[1.5\]\]  
> \[\[1.5 1.5\]\]  
> \[\[1.\]  
> \[2.\]\]  
> 三维====  
> 原始数据：  
> \[\[\[1. 1.\]  
> \[2. 2.\]\]
> 
> \[\[3. 3.\]  
> \[4. 4.\]\]\]  
> 计算结果：  
> 2.5  
> \[\[2. 2.\]  
> \[3. 3.\]\]  
> \[\[1.5 1.5\]  
> \[3.5 3.5\]\]  
> \[\[1. 2.\]  
> \[3. 4.\]\]

tf.reducemean()

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