简而言之,reduce系列的函数都可在张量指定的维度上操作
目录
tf.reduce_all 在boolean张量的维度上计算元素的 "逻辑和"
tf.reduce_any 在boolean张量的维度上计算元素的 "逻辑或"
tf.reduce_max 计算张量的各个维度上元素的最大值
tf.reduce_min 计算张量的各个维度上元素的最小值
tf.reduce_mean 计算张量的各个维度上的元素的平均值
tf.reduce_prod 计算张量的各个维度上元素的乘积
tf.reduce_logsumexp 计算log(sum(exp(张量的各维数的元素)))
tf.reduce_join 在给定的维度上加入一个字符串张量
输入参数
-
tf.reduce_all/reduce_any/reduce_max/reduce_min/reduce_mean/reduce_sum/reduce_prod/reduce_logsumexp(
-
input_tensor,
-
axis=
None,
-
keepdims=
None,
-
name=
None,
-
reduction_indices=
None,
-
keep_dims=
None
-
)
- input_tensor:输入的张量。
- axis:要操作的维度,如果为None(默认),则操作所有维度。必须在范围[-rank(input_tensor), rank(input_tensor))内。
- keepdims:如果为 true,则保留长度为1的缩小维度。
- name:操作的名称(可选)。
- reduction_indices:参数axis的已弃用的别名名称。(为了兼容性)
- keep_dims:参数keepdims的已弃用的别名名称。(为了兼容性)
tf.reduce_all 在boolean张量的维度上计算元素的 "逻辑和"
按照axis给定的维度减少input_tensor (boolean Tensor) 。除非keepdims为 true,否则张量的秩将在轴的每个条目中减少1。如果keep_dims为 true,则减小的维度将保留为长度1。
如果axis=None,则会减少所有维度,并返回具有单个元素的张量。
-
x = tf.constant([[
True,
True], [
False,
False]])
-
tf.reduce_all(x)
# False
-
tf.reduce_all(x,
0)
# [False, False]
-
tf.reduce_all(x,
1)
# [True, False]
tf.reduce_any 在boolean张量的维度上计算元素的 "逻辑或"
-
x = tf.constant([[
True,
True], [
False,
False]])
-
tf.reduce_any(x)
# True
-
tf.reduce_any(x,
0)
# [True, True]
-
tf.reduce_any(x,
1)
# [True, False]
tf.reduce_max 计算张量的各个维度上元素的最大值
-
x = tf.constant([[
1,
2,
3], [
4,
5,
6]])
-
tf.reduce_max(x)
# 6
-
tf.reduce_max(x,
0)
# [4, 5, 6]
-
tf.reduce_max(x,
1)
# [3, 6]
-
tf.reduce_max(x,
1, keepdims=
True)
# [[3],
-
# [6]]
-
tf.reduce_max(x, [
0,
1])
# 6
tf.reduce_min 计算张量的各个维度上元素的最小值
-
x = tf.constant([[
1,
2,
3], [
4,
5,
6]])
-
tf.reduce_min(x)
# 1
-
tf.reduce_min(x,
0)
# [1, 2, 3]
-
tf.reduce_min(x,
1)
# [1, 4]
-
tf.reduce_min(x,
1, keepdims=
True)
# [[1],
-
# [4]]
-
tf.reduce_min(x, [
0,
1])
# 1
tf.reduce_mean 计算张量的各个维度上的元素的平均值
-
x = tf.constant([[
1.,
2.,
3], [
4.,
5.,
6.]])
-
tf.reduce_mean(x)
# 3.5
-
tf.reduce_mean(x,
0)
# [2.5, 3.5, 4.5]
-
tf.reduce_mean(x,
1)
# [2., 5.]
-
tf.reduce_mean(x,
1, keepdims=
True)
# [[2.],
-
# [5.]]
-
tf.reduce_mean(x, [
0,
1])
# 3.5
要注意数据类型的兼容性
-
x = tf.constant([
1,
0,
1,
0])
-
tf.reduce_mean(x)
# 0
-
y = tf.constant([
1.,
0.,
1.,
0.])
-
tf.reduce_mean(y)
# 0.5
tf.reduce_sum 计算张量的各个维度上元素的总和
-
x = tf.constant([[
1,
2,
3], [
4,
5,
6]])
-
tf.reduce_sum(x)
# 21
-
tf.reduce_sum(x,
0)
# [5, 7, 9]
-
tf.reduce_sum(x,
1)
# [6, 15]
-
tf.reduce_sum(x,
1, keepdims=
True)
# [[ 6],
-
# [15]]
-
tf.reduce_sum(x, [
0,
1])
# 21
tf.reduce_prod 计算张量的各个维度上元素的乘积
-
x = tf.constant([[
1,
2,
3], [
4,
5,
6]])
-
tf.reduce_prod(x)
# 720
-
tf.reduce_prod(x,
0)
# [4, 10, 18]
-
tf.reduce_prod(x,
1)
# [6, 120]
-
tf.reduce_prod(x,
1, keepdims=
True)
# [[ 6],
-
# [120]]
-
tf.reduce_prod(x, [
0,
1])
# 720
tf.reduce_logsumexp 计算log(sum(exp(张量的各维数的元素)))
-
x = tf.constant([[
0.,
0.,
0.], [
0.,
0.,
0.]])
-
tf.reduce_logsumexp(x)
# log(6)
-
tf.reduce_logsumexp(x,
0)
# [log(2), log(2), log(2)]
-
tf.reduce_logsumexp(x,
1)
# [log(3), log(3)]
-
tf.reduce_logsumexp(x,
1, keepdims=
True)
# [[log(3)], [log(3)]]
-
tf.reduce_logsumexp(x, [
0,
1])
# log(6)
这个函数在数值上比 更稳定。它避免了大量输入的 exp 引起的溢出和小输入日志带来的下溢。
tf.reduce_join 在给定的维度上加入一个字符串张量
-
tf.reduce_join(
-
inputs,
-
axis=
None,
-
keep_dims=
False,
-
separator=
'',
-
name=
None,
-
reduction_indices=
None
-
)
-
# tensor `a` is [["a", "b"], ["c", "d"]]
-
tf.reduce_join(a,
0)
# ==> ["ac", "bd"]
-
tf.reduce_join(a,
1)
# ==> ["ab", "cd"]
-
tf.reduce_join(a,
-2)
# = tf.reduce_join(a, 0) ==> ["ac", "bd"]
-
tf.reduce_join(a,
-1)
# = tf.reduce_join(a, 1) ==> ["ab", "cd"]
-
tf.reduce_join(a,
0, keep_dims=
True)
# ==> [["ac", "bd"]]
-
tf.reduce_join(a,
1, keep_dims=
True)
# ==> [["ab"], ["cd"]]
-
tf.reduce_join(a,
0, separator=
".")
# ==> ["a.c", "b.d"]
-
tf.reduce_join(a, [
0,
1])
# ==> "acbd"
-
tf.reduce_join(a, [
1,
0])
# ==> "abcd"
-
tf.reduce_join(a, [])
# ==> [["a", "b"], ["c", "d"]]
-
tf.reduce_join(a)
# = tf.reduce_join(a, [1, 0]) ==> "abcd"
在具有给定形状的 字符串张量中计算跨维度的字符串连接。返回一个新的Tensor,它由输入字符串与给定的分隔符separator(默认:空字符串)连接创建的。axis为负则从末端向后数,-1相当于n - 1。
- separator:可选的string。默认为""。加入时要使用的分隔符。
简而言之,reduce系列的函数都可在张量指定的维度上操作