tensorflow中tf.reduce_mean函数的使用
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keep_dims：是否降维度，设置为True，输出的结果保持输入tensor的形状，设置为False，输出结果会降低维度;
- 第四个参数name：操作的名称;
- 第五个参数reduction_indices：在以前版本中用来指定轴，已弃用;
以一个维度是2，形状是[2,3]的tensor举例：
importtensorflowastf x=[[1,2,3], [1,2,3]] xx=tf.cast(x,tf.float32) mean_all=tf.reduce_mean(xx,keep_dims=False) mean_0=tf.reduce_mean(xx,axis=0,keep_dims=False) mean_1=tf.reduce_mean(xx,axis=1,keep_dims=False) withtf.Session()assess: m_a,m_0,m_1=sess.run([mean_all,mean_0,mean_1]) printm_a#output:2.0 printm_0#output:[1.2.3.] printm_1#output:[2.2.]
如果设置保持原来的张量的维度，keep_dims=True，结果：
printm_a#output:[[2.]] printm_0#output:[[1.2.3.]] printm_1#output:[[2.],[2.]]
类似函数还有:
- tf.reduce_sum：计算tensor指定轴方向上的所有元素的累加和;
- tf.reduce_max : 计算tensor指定轴方向上的各个元素的最大值;
- tf.reduce_all: 计算tensor指定轴方向上的各个元素的逻辑和（and运算）;
- tf.reduce_any: 计算tensor指定轴方向上的各个元素的逻辑或（or运算）;
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