TensorFlow函数:tf.reduce_mean

由 Carrie 创建, 最后一次修改 2017-12-13
tf.reduce_mean 函数
reduce_mean(
    input_tensor,
    axis=None,
    keep_dims=False,
    name=None,
    reduction_indices=None
)

定义在:tensorflow/python/ops/math_ops.py.

请参阅指南:数学函数>减少

计算张量的各个维度上的元素的平均值.

axis是tf.reduce_mean函数中的参数,按照函数中axis给定的维度减少input_tensor.除非keep_dims是true,否则张量的秩将在axis的每个条目中减少1.如果keep_dims为true,则缩小的维度将保留为1. 

如果axis没有条目,则减少所有维度,并返回具有单个元素的张量.

例如:

x = tf.constant([[1., 1.], [2., 2.]])
tf.reduce_mean(x)  # 1.5
tf.reduce_mean(x, 0)  # [1.5, 1.5]
tf.reduce_mean(x, 1)  # [1.,  2.]

参数:

  • input_tensor:要减少的张量.应该有数字类型.
  • axis:要减小的尺寸.如果为None(默认),则减少所有维度.必须在[-rank(input_tensor), rank(input_tensor))范围内.
  • keep_dims:如果为true,则保留长度为1的缩小尺寸.
  • name:操作的名称(可选).
  • reduction_indices:axis的不支持使用的名称.

返回:

该函数返回减少的张量.

numpy兼容性

相当于np.mean

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