tensorflow的reduce函数系列维度解析
tf.reduce_mean/tf.reduce_sum/tf.reduce_max/tf.reduce_min等等函数的参数中都有一个axis的问题，当axis=None时，看成是对所有元素进行mean/sum/max等等操作，最终结果为一个数。但当axis有值时，表示要操作的维度，但什么是要操作的维度呢？理解了半天，最后画了张图（运行tf.reduce_sum）进行解析： 如图所示，以三维矩阵
相关文章
- 1. exec函数系列解析
- 2. Python join sorted sort map reduce 函数解析
- 3. Tensorflow-tf.nn.dynamic_rnn函数解析
- 4. tensorflow中的reduce_xx系列函数
- 5. torch.nn.LSTM()函数维度详解
- 6. python reduce 函数
- 7. reduce 函数
- 8. python--reduce()函数
- 9. reduce函数
- 10. Python reduce() 函数
- 更多相关文章...
- • XML DOM 解析器 - XML DOM 教程
- • TCP报文格式解析 - TCP/IP教程
- • Flink 数据传输及反压详解
- • 互联网组织的未来：剖析GitHub员工的任性之源
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
