reduce_sum( ) 是求和函数，在 tensorflow 里面，计算的都是 tensor，可以通过调整 axis =0,1 的维度来控制求和维度。
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2021-08-13 09:50:25
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reduce_sum() 用于计算张量tensor沿着某一维度的和，可以在求和后降维。 tf.reduce_sum( input_tensor, axis=None, keepdims=None, name=None, reduction_indices=None, keep_dims=None) ...
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2021-08-18 11:08:00
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import tensorflow as tf# x has a shape of (2, 3) (two rows and three columns):x = tf.constant([[1, 1, 1], [1, 1, 1]])x.numpy()array([[1, 1, 1], [1, 1, 1]], dtype=int32)# sum all the elements# 1 + 1 + 1 + 1 + 1+ 1 = 6tf.reduce_sum(x).numpy()
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2023-01-13 09:06:59
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import tensorflow as tfimport numpy as npsess=tf.Session()a=np.ones((5,6))c=tf.cast(tf.redu
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2023-06-15 11:10:38
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tf.squeeze 和 tf.reduce_sum 是可以起到一样的作用的直接上代码#!/usr/bin
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2022-07-18 10:38:53
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tensorflow中有很多在维度上的操作，本例以常用的tf.reduce_sum进行说明。官方给的api input_tensor:表示输入 axis:表示在那个维度进行sum操作。 keep_dims:表示是否保留原始数据的维度，False相当于执行完后原始数据就会少一个维度。 reductio
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2018-07-02 14:15:00
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作用是按一定方式计算张量中元素之和
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2022-08-14 00:39:51
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tf.reduce_meanreduce_mean( input_tensor,
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2022-08-30 10:29:09
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tf.reduce_mean reduce_mean( input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None ) 功能说明： 计算张量 input_tensor 平均值 参数列表： 参数名必选类型说明
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2018-08-23 12:02:00
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import numpy as npimport tensorflow as tfx = np.array([[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]])sess = tf.Session()mean1 = sess.run(tf.reduce_meean3 = sess.run(tf.reduce_
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2023-01-13 00:33:56
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tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴（tensor的某一维度）上的的平均值，主要用作降维或者计算tensor（图像）的平均值。reduce_mean(input_tensor,axis=None,keep_dims=False,name=None,reduction_indices=None)第一个参数input_tensor： 输入的待降维的tensor; 第二个参数axis： 指定的轴，如果不指定，则计算所有元素的均值; 第三个参数k.
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2021-08-13 09:36:40
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作用：找到某个维度的最大值。 tf.reduce_max()函数tf.reduce_max( input_tensor, axis=None, name=None, keepdims=False #是否保持矩形原狀）参数解释：input_tensor：输入数据，tensor、array、datafr ...
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2021-08-18 14:00:00
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tf.reduce_max( input_tensor, axis=None, name=None,)函数是求按axis方向的最值，axis=0按列求最值，axis=1按行求最值。其中有时候会看到参数没有axis，而是reduction_indices=None，其实两者相等，不过后者是axis废弃的名称。另外该函数等价于np.max：(a, axis=None, out=None, keepdims=False)import tensorflow as tfi.
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2021-08-13 09:29:17
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tf.reduce_mean( input_tensor, axis=None, keepdims=None, name=None, reduction_indices=None, keep_dims=None)计算元素跨张量维数的平均值。(弃用参数)有些论点是不赞成的。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...
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2021-08-13 09:47:11
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【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学 【二】tensorflow调试报错、tensorflow 深度学习强化学习教学【三】tensorboard安装、使用教学以及遇到的问题【四】超级快速pytorch安装trick1
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2022-02-22 15:08:32
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1.12 约简操作reduce方法是一种用于从流中计算某个值的通用机制，其最简单的形式将接受一个二元函数，并从前两个元素开始持续应用它。如果该函数是求和函数，那么就很容易解释这种机制：在上面的情况中，reduce方法会计算v0+v1+v2+…，其中vi是流中的元素。如果流为空，那么该方法会返回一个Optional，因为没有任何有效的结果。注意：在上面的情况中，可以写成reduce(Integer:
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2024-02-03 17:34:42
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对于tf.red
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2023-01-16 07:53:27
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import tensorflow as tfc = tf.constant([[1,2,3,4], [-1,-2,-3,-4], [5,6,7,8]])result = tf.segment_sum(c, tf.constant([0, 0, 1]))#第二个参数长度必须为3result_ = tf.segment_sum(c, tf.constant([0, 1, 1]))result_
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2022-07-19 11:44:40
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a=np.array([[[[1],[2],[3]],[[4],[25],[6]]],[[[27],[8],[99]],[[10],[11],[12]]],[[[13],[14],[15]],[[16],[17],[18]]]
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2023-06-15 11:07:12
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# Java中的reduce方法使用简介
Java是一种经典的面向对象编程语言，它提供了丰富的库和工具，以便开发人员能够更加高效地编写代码。其中一个非常有用的库是`java.util.stream`，它引入了流（Stream）的概念，使得数据处理变得更加简洁和优雅。
在Java 8中，`java.util.stream`引入了`reduce`方法，用于将流中的元素进行聚合操作。这个方法可以方便
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2023-08-17 07:45:23
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