tensorflow中常用的函式

正文

一，tensorflow中有一類在tensor的某一維度上求值的函式。如：

求最大值

tf.reduce_max(input_tensor, reduction_indices=none, keep_dims=false, name=none)

求平均值tf.reduce_mean(input_tensor, reduction_indices=none, keep_dims=false, name=none)

引數1--input_tensor:待求值的tensor。

引數2--reduction_indices:在哪一維上求解。

引數（3）（4）可忽略

舉例說明：

# 'x' is [[1., 2.]

# [3., 4.]]

首先求平均值：

tf.reduce_mean(x) ==> 2.5 #如果不指定第二個引數，那麼就在所有的元素中取平均值

tf.reduce_mean(x, 0) ==> [2., 3.] #指定第二個引數為0，則第一維的元素取平均值，即每一列求平均值
tf.reduce_mean(x, 1) ==> [1.5, 3.5] #指定第二個引數為1，則第二維的元素取平均值，即每一行求平均值

同理，還可用tf.reduce_max()求最大值等。 頂

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