Tensorflow中 tf.reduce_sum函数

最新推荐文章于 2021-03-29 15:23:52 发布
最新推荐文章于 2021-03-29 15:23:52 发布
阅读量468 收藏 1
点赞数
分类专栏： 神经网络与机器学习笔记 神经网络 Tensorflow学习笔记 文章标签： Tensorflow
本文详细介绍了TensorFlow中tf.reduce_sum函数的使用方法，包括如何对矩阵元素进行求和操作，既可以按行也可以按列求和，并且提供了实际应用场景的例子。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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

【tensorflow】【python】tf.reduce_sum
wq6qeg88的博客
01-14 555
是否保持原有张量的维度，设置为True，输出的结果保持输入tensor的形状，设置为False，输出结果会降低维度;计算张量tensor沿着某一维度的和，可以在求和后降维。： 指定的维，如果不指定，则计算所有元素的总和;： 输入待求和的tensor;
tf.reduce_sum()
htbeker的博客
07-02 3003
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
07-14 991
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...
tf.reduce_sum理解（小记）
热门推荐
arjick的专栏
11-01 9万+
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.r
tf.reduce_sum
若雨的空间
01-26 192
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 t...
对tf.reduce_sum tensorflow维度上的操作详解
01-20
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 ...
tensorflow中tf.reduce_mean函数的使用
09-17
### TensorFlow中tf.reduce_mean函数详解 #### 一、引言 在深度学习和机器学习领域，TensorFlow作为一款强大的开源库被广泛应用于构建各种复杂的神经网络模型。在TensorFlow中，`tf.reduce_mean`是一个非常实用且...
Tensorflow中的降维函数tf.reduce_*使用总结
01-21
在使用tensorflow时常常会使用到tf.reduce_*这类的函数，在此对一些常见的函数进行汇总 1.tf.reduce_sum tf.reduce_sum(input_tensor ， axis = None ， keep_dims = False ， name = None ， reduction_indices = ...
tf.reduce_sum函数
weixin_39550091的博客
11-02 397
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...
tf.reduce_sum()函数[转]
buziran的专栏
02-12 952
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...
Tensorflow 函数说明tf.reduce_sum
Sethhorus的博客
01-23 3696
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 程序例程如下： def Test_Reduce_Sum(): x=[[1,1,1],[2,2,2]] input=tf.
tf.reduce_sum( ) 函数用法
weixin_44378513的博客
03-29 507
reduce_sum( ) 是求和函数，在 tensorflow 里面，计算的都是 tensor，可以通过调整 axis =0,1 的维度来控制求和维度。
理解tf.reduce_sum
lcczzu的专栏
01-04 3519
reduce_sum应该理解为压缩求和、抹去求和，用于降维 什么是sum 什么是reduce 什么是维度(indices, 现在均改为了axis和numpy等包一致) 1. 什么是维度？什么是轴（axis）？如何索引轴（axis）？ 这是一个很大的问题，到底什么是维度呢？维基百科说： 维度，又称维数，是数学中独立参数的数目。在物理学和哲学的领域内，指独立的时空坐标的数目。 0维是一点，没...
tf.reduce_sum 用法
luoganttcc的博客
10-15 346
import tensorflow as tf # x has a shape of (2, 3) (two rows and three columns): x = tf.constant([[1, 1, 1], [1, 1, 1]]) x.numpy() array([[1, 1, 1], [1, 1, 1]], dtype=int32) # sum all the elements # 1 + 1 + 1 + 1 + 1+ 1 = 6 tf.reduce_sum(x).numpy()
tf.reduce_sum用法
qq_36201400的博客
09-28 1109
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基础1：reduce_sum()函数和reduce_mean()函数
闪电小飞侠
11-15 2万+
TensorFlow之reduce_sum()函数和reduce_mean()函数
Tensorflow降维函数tf.reduce_详解与示例
在Tensorflow中，降维函数tf.reduce_*是一组强大的工具，用于简化数据处理过程，特别是在处理张量时。这些函数主要用于沿着指定的维度对张量进行聚合操作，例如求和、最小值、最大值等。以下是对几个主要降维函数的...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值