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这篇文章将为大家详细讲解有关tf.reduce_sum tensorflow维度上操作的示例分析,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
成都创新互联主营纳溪网站建设的网络公司,主营网站建设方案,重庆APP开发,纳溪h5重庆小程序开发搭建,纳溪网站营销推广欢迎纳溪等地区企业咨询tensorflow中有很多在维度上的操作,本例以常用的tf.reduce_sum进行说明。官方给的api
reduce_sum( input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None )
input_tensor:表示输入
axis:表示在那个维度进行sum操作。
keep_dims:表示是否保留原始数据的维度,False相当于执行完后原始数据就会少一个维度。
reduction_indices:为了跟旧版本的兼容,现在已经不使用了。
官方的例子:
# 'x' is [[1, 1, 1] # [1, 1, 1]] tf.reduce_sum(x) ==> 6 tf.reduce_sum(x, 0) ==> [2, 2, 2] tf.reduce_sum(x, 1) ==> [3, 3] tf.reduce_sum(x, 1, keep_dims=True) ==> [[3], [3]] tf.reduce_sum(x, [0, 1]) ==> 6
自己做的例子:
import tensorflow as tf import numpy as np x = np.asarray([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]]) x_p = tf.placeholder(tf.int32,[2,2,3]) y = tf.reduce_sum(x_p,0) #修改这里 with tf.Session() as sess: y = sess.run(y,feed_dict={x_p:x}) print y
axis= 0:[[ 8 10 12] [14 16 18]] 1+7 2+8 3+7 …….. axis=1: [[ 5 7 9] [17 19 21]] 1+4 2+5 3 +6 …. axis=2: [[ 6 15] [24 33]] 1+2+3 4+5+6…..
关于“tf.reduce_sum tensorflow维度上操作的示例分析”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,使各位可以学到更多知识,如果觉得文章不错,请把它分享出去让更多的人看到。