tf.compat.v1.math.reduce_std

Вычисляет стандартное отклонение элементов по измерениям тензора.

tf.compat.v1.math.reduce_std(
    input_tensor, axis=None, keepdims=False, name=None
)

Вычисляет свёртку input_tensor по измерениям, заданным в axis. Если keepdims не равно true, ранг тензора уменьшается на 1 для каждой записи в axis; эти записи должны быть уникальными. Если keepdims равно true, уменьшенные измерения сохраняются с длиной 1.

Если axis равно None, выполняется свёртка по всем измерениям и возвращается тензор с одним элементом.

Например:

x = tf.constant([[1., 2.], [3., 4.]])
tf.math.reduce_std(x)
<tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=1.118034>
tf.math.reduce_std(x, 0)
<tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([1., 1.], dtype=float32)>
tf.math.reduce_std(x, 1)
<tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([0.5, 0.5], dtype=float32)>

Аргументы
`input_tensor`	Тензор для свёртки. Должен иметь действительный или комплексный тип.
`axis`	Измерения, по которым выполняется свёртка. Если `None` (значение по умолчанию), свёртка выполняется по всем измерениям. Должно находиться в диапазоне `[-rank(input_tensor), rank(input_tensor))`.
`keepdims`	Если true, уменьшенные измерения сохраняются с длиной 1.
`name`	Область имён для связанных операций (необязательно).

Возвращаемое значение
Результирующий тензор того же типа данных, что и input_tensor. Обратите внимание: для входных данных типа `complex64` или `complex128` возвращаемый `Tensor` будет иметь тип `float32` или `float64` соответственно.

Совместимость с NumPy

Эквивалентно np.std

Обратите внимание: np.std имеет параметр dtype, который можно использовать для указания выходного типа. По умолчанию это dtype=float64. В то же время tf.math.reduce_std использует агрессивное выведение типа на основе input_tensor.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/math/reduce_std