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tf.math.reduce_sum

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狼啸风云
修改2022-09-04 20:55:59
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修改2022-09-04 20:55:59
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文章被收录于专栏:计算机视觉理论及其实现
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tf.math.reduce_sum(
    input_tensor,
    axis=None,
    keepdims=None,
    name=None,
    reduction_indices=None,
    keep_dims=None
)

计算张量维数中元素的和。(弃用参数)

Warning: 一些参数是不赞成的:(keep_dims)。它们将在未来的版本中被删除。更新说明:不推荐使用keep_dims,而是使用keepdims。

沿着坐标轴给出的维数减少input_张量。除非keepdims为真,否则对于轴上的每一项,张量的秩都会减少1。如果keepdims为真,则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空,则所有维数都被缩减,并返回一个只有一个元素的张量。

例:

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x = tf.constant([[1, 1, 1], [1, 1, 1]])
tf.reduce_sum(x)  # 6
tf.reduce_sum(x, 0)  # [2, 2, 2]
tf.reduce_sum(x, 1)  # [3, 3]
tf.reduce_sum(x, 1, keepdims=True)  # [[3], [3]]
tf.reduce_sum(x, [0, 1])  # 6

参数:

  • input_tensor: 要减少的张量。应该具有数值类型。
  • axis: 要缩小的尺寸。如果没有(默认值),则减少所有维度。必须在[-rank(input_张量),rank(input_张量)]范围内。
  • keepdims: 如果为真,则保留长度为1的缩减维度。
  • name: 操作的名称(可选)。
  • reduction_indices: axis的旧名称(已弃用)。
  • keep_dims: keepdims的弃用别名。

返回值:

  • 简化张量,与input_tensor具有相同的类型。

原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.14/api_docs/python/tf/math/reduce_sum

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原始发表:2019年06月16日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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