TensorFlow函數(shù)：tf.reduce_mean

tf.reduce_mean 函數(shù)

reduce_mean(
    input_tensor,
    axis=None,
    keep_dims=False,
    name=None,
    reduction_indices=None
)

定義在：tensorflow/python/ops/math_ops.py.

請(qǐng)參閱指南：數(shù)學(xué)函數(shù)>減少

計(jì)算張量的各個(gè)維度上的元素的平均值.

axis是tf.reduce_mean函數(shù)中的參數(shù),按照函數(shù)中axis給定的維度減少input_tensor.除非keep_dims是true,否則張量的秩將在axis的每個(gè)條目中減少1.如果keep_dims為true,則縮小的維度將保留為1. 

如果axis沒有條目,則減少所有維度,并返回具有單個(gè)元素的張量.

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.]

參數(shù)：

• input_tensor：要減少的張量.應(yīng)該有數(shù)字類型.
• axis：要減小的尺寸.如果為None(默認(rèn)),則減少所有維度.必須在[-rank(input_tensor), rank(input_tensor))范圍內(nèi).
• keep_dims：如果為true,則保留長(zhǎng)度為1的縮小尺寸.
• name：操作的名稱(可選).
• reduction_indices：axis的不支持使用的名稱.

返回：

該函數(shù)返回減少的張量.

numpy兼容性

相當(dāng)于np.mean