tf.reduce_sum() 関数と tf.reduce_mean() 関数をようやく理解しました - コードワールド

tf.reduce_sum() 関数と tf.reduce_mean() 関数をようやく理解しました

開発 2023-10-04 22:10:15 訪問数: null

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転載: blog.csdn.net/weixin_42149550/article/details/98759006

tf.reduce_sum() 関数と tf.reduce_mean() 関数をようやく理解しました

tf.reduce_sum（）関数

tf.reduce_sum（）とtf.where（）の使用

tf.reduce_mean機能の使用状況や興味深い違い

tf.reduce_mean APIの理解は平均化です。削減とは、平均化後の一連のデータの次元を指します。そうではありませんか？一連のベクトルは数値になり、次元は自然に減少します。

Наконец-то понял функцию tf.reduce_sum() и функцию tf.reduce_mean().

Использование tf.reduce_mean функции и интересное различие

Функция tf.reduce_sum ()

Finally understood the tf.reduce_sum() function and tf.reduce_mean() function

Endlich habe ich die Funktionen tf.reduce_sum() und tf.reduce_mean() verstanden

Enfin compris la fonction tf.reduce_sum() et la fonction tf.reduce_mean()

Finalmente entendi a função tf.reduce_sum() e a função tf.reduce_mean()

Понимание API tf.reduce_mean заключается в усреднении. Редукция относится к размерности ряда данных после усреднения. Не так ли? Серия векторов становится числом, и число измерений естественным образом уменьшается.

理解tf.tile（）関数

TFは、cond（）関数

tf.argmax（）関数

tf.placeholder（）関数

関数tf.placeholder（）

tf.reduce_sum () function

Finalmente entendí la función tf.reduce_sum() y la función tf.reduce_mean()

JSでreduce関数を使う方法

tf.multiply（）、tf.matmul（）、tf.scalar_mul（）関数を細分化します

関数tf.initialize_all_variables（）とtf.global_variables_initializer（）の違い

reduce関数の起源を探ります

tf.reduce_sum () и tf.where () использование

第 9 章、Python でよく使用される関数とメソッド (9.9-9.11)-----マッピング関数map()、指定ドメイン関数itemgetter()、帰納関数reduce()、部分関数partial()

正則化関数でTensorFlow L2：使用tf.nn.l2_loss（）とtf.contrib.layers.l2_regularizerd（）の類似点と相違点を有します

tf.reduce_sum () 함수

마침내 tf.reduce_sum() 함수와 tf.reduce_mean() 함수를 이해했습니다.

Keras（9）tf.function関数変換、@ tf.function関数変換

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