tf.reduce_mean函數

tf.reduce_mean()函數用於計算張量tensor沿着指定的數軸（tensor中的某一維度）上的平均值，主要用於降維或者計算tensor（圖像）的平均值。

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

input_tensor：輸入的tensor

axis：指定的軸，axis=0沿列進行求均值，axis=1沿行進行求均值，若不指定，則計算所有元素的均值

keep_dims：是否將維度，默認爲False，輸出結果會降低維度；若設置爲True，輸出的結果保持輸入tensor的形狀

name：操作的名稱

import tensorflow as tf
x = [[1,2,3],[1,1,3]]
xx = tf.cast(x,tf.float32)  
#tf.cast(input_data,dtype,name=None)執行的是張量的數據類型轉換
mean_all = tf.reduce_mean(xx)
mean_0 = tf.reduce_mean(xx,axis=0)  #axis=0計算列方向
mean_1 = tf.reduce_mean(xx,axis=1)  #axis=1計算行方向
with tf.Session() as sess:
    m_a,m_0,m_1=sess.run([mean_all,mean_0,mean_1])

 

print(m_a)
print(m_0)
print(m_1)

1.83333
[ 1.   1.5  3. ]
[ 2.          1.66666663]

類似的函數還有：

*tf.reduce_sum：計算tensor指定軸方向上的元素的累加和

*tf.reduce_max：計算tensor指定軸方向上的元素的最大值

*tf.reduce_all：計算********元素的邏輯和（and運算）

*tf.reduce_any：計算********元素的邏輯或（or運算）