Tensorflow學習筆記

tf.argmax(vector, 1)：返回的是vector中的最大值的索引號，如果vector是乙個向量，那就返回乙個值，如果是乙個矩陣，那就返回乙個向量，這個向量的每乙個維度都是相對應矩陣行的最大值元素的索引號。

reduce_mean(input_tensor,

axis=none)

第二個引數axis： 指定的軸，如果不指定，則計算所有元素的均值;

對於第二個引數axis，引數設為幾，那麼就是對第幾個維度進行降維求均值，其他維度數值保持不變。

import tensorflow as tf

x = [[[1, 2], [2, 3]], [[3, 4], [4, 5]], [[5, 6], [6, 7]]] #（3,2,2）的向量
xx = tf.cast(x, tf.float32)
mean_all = tf.reduce_mean(xx)
mean_0 = tf.reduce_mean(xx, axis=0)
mean_1 = tf.reduce_mean(xx, axis=1)
mean_2 = tf.reduce_mean(xx, axis=2)
with tf.session() as sess:
m_a, m_0, m_1, m_2 = sess.run([mean_all, mean_0, mean_1, mean_2])
print(m_a) 
print(m_0) # (2,2)的向量
print(m_1) # (3,2)的向量
print(m_2) # (3,2)的向量

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