TensorFlow 的tf.reduce_sum()函数详解

最新推荐文章于 2024-01-14 10:45:48 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/arjick/article/details/78415675

本文详细解析了TensorFlow中reduce_sum函数的使用方法及其参数作用，通过具体示例展示了如何利用该函数进行张量的压缩求和操作，包括求和、按列求和、按行求和以及行列同时求和等不同场景。

reduce_sum应该理解为压缩求和，用于降维

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

#         [1, 1, 1]]

#求和

tf.reduce_sum(x) ==> 6

#按列求和

tf.reduce_sum(x, 0) ==> [2, 2, 2]

#按行求和

tf.reduce_sum(x, 1) ==> [3, 3]

#按照行的维度求和

tf.reduce_sum(x, 1, keep_dims=True) ==> [[3], [3]]

#行列求和

tf.reduce_sum(x, [0, 1]) ==> 6
————————————————
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/arjick/article/details/78415675

tf.reduce_sum tensorflow维度上的操作
xgli的博客
07-07 2万+
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apireduce_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。
TensorFlow函数：tf.reduce_prod，sum,mean等其他详解
fu6543210的博客
05-06 4842
现在tf1.7好像没有找到这个函数，但是却可以用，哎，谷歌API做的有点不专业啊。我翻了以前的文档里面有关于它的介绍：   tf.reduce_prod 函数 reduce_prod( input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None ) 定义在...
tf.reduce_sum()
htbeker的博客
07-02 3027
reduce_sum应该理解为按相应的轴压缩求和，用于降维。通过设置axis参数按相应轴压缩求和。通过如下实例进行理解。 先设置一个2*3*4的tensor实例x。 x =tf.constant([[[ 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8], [ 9, 10, 11, 12]], [[13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20], [21, 22, 23...
tf.reduce_sum()函数
kyle1314608的博客
07-14 1016
1234567reduce_sum 是 tensor 内部求和的工具。其参数中： input_tensor 是要求和的 tensor axis 是要求和的 rank，如果为 none，则表示所有 rank 都要仇和 keep_dims 求和后是否要降维 这个操作的名称，可能在 graph 中 用 已被淘汰的，被参数 axis 替代 x = tf.constant([[1, 1...
Tensorflow tf.reduce_sum()
取名为猫的狗的博客
02-29 489
原文链接： https://www.jianshu.com/p/30b40b504bae https://blog.csdn.net/u012193416/article/details/83349138 tf.reduce_sum()说明 reduce_sum() 用于计算张量tensor沿着某一维度的和，可以在求和后降维。 tf.reduce_sum( input_tensor, ...
tensorflow tf.reduce_sum
tz_zs的博客
07-16 832
____tz_zs可理解为降维求和，返回与输入数据类型相同的降维后的结果。.tf.reduce_sum( input_tensor, axis=None, keepdims=None, name=None, reduction_indices=None, keep_dims=None ).axis 可指定仅在某一维度上求和。keepdims（keep...
对tf.reduce_sum tensorflow维度上的操作详解
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tf.reduce_sum
idwtwt的专栏
07-11 984
用于在某个维度求和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...
tf.reduce_sum函数
weixin_39550091的博客
11-02 426
tf.reduce_sum( input_tensor , axis = None , keep_dims = False , name = None , reduction_indices = None) 看函数名字sum就知道是求和，reduce(减少)就是...
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qq_38939498的博客
10-18 424
关于tensorflow中的reduce_sum()的使用，不多说，看例子！ 下面展示一些 内联代码片。 a = tf.constant([[[1,2,3],[1,2,2]],[[1,2,3],[1,4,5]]]) #a就是 <tf.Tensor: shape=(2, 2, 3), dtype=int32, numpy= array([[[1, 2, 3], [1, 2, 2]], [[1, 2, 3], [1, 4, 5]]])> 1、首先是t
tf.reduce_sum用法
qq_36201400的博客
09-28 1142
计算张量维度上的元素之和。 沿给定的“轴”减小“ input_tensor”。 除非“ keepdims”为真，否则对于“轴”中的每个条目，张量的秩都会降低1。 如果`keepdims`为true，则减小的维度保留为长度1。 如果`axis`为None，则缩小所有维度，并返回带有单个元素的张量。 def reduce_sum_v1(input_tensor, axis=None, keepdims=None, .
Tensorflow中 tf.reduce_sum函数
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08-04 482
tf.reduce_sum(input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None) 函数意义：将矩阵的元素相加，可以按列，也可以按行，或者先按列后按行
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wq6qeg88的博客
01-14 615
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tf.reduce_sum()函数[转]
buziran的专栏
02-12 977
原文：https://blog.csdn.net/georgeai/article/details/81030811  reduce_sum(     input_tensor,     axis=None,     keep_dims=False,     name=None,     reduction_indices=None ) reduce_sum 是 tensor 内部求和的...
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