tf.compat.v1.math.reduce_variance

Вычисляет дисперсию элементов по измерениям тензора.

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

Уменьшает input_tensor вдоль измерений, заданных в axis. Если keepdims не равно истине, ранг тензора уменьшается на 1 для каждой записи в axis, которые должны быть уникальными. Если keepdims равно истине, уменьшенные измерения сохраняются с длиной 1.

Если axis равно None, все измерения уменьшаются, и возвращается тензор с одним элементом.

Например:

x = tf.constant([[1., 2.], [3., 4.]])
tf.math.reduce_variance(x)
<tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=1.25>
tf.math.reduce_variance(x, 0)
<tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([1., 1.], ...)>
tf.math.reduce_variance(x, 1)
<tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([0.25, 0.25], ...)>

Аргументы
`input_tensor`	Тензор для уменьшения. Должен иметь вещественный или комплексный тип.
`axis`	Измерения для уменьшения. Если `None` (по умолчанию), уменьшает все измерения. Должны находиться в диапазоне `[-rank(input_tensor), rank(input_tensor))`.
`keepdims`	Если равно истине, сохраняет уменьшенные измерения с длиной 1.
`name`	Название области операций (необязательно).

Возвращаемые значения
Уменьшенный тензор того же типа, что и input_tensor. Обратите внимание, что для входного `complex64` или `complex128` возвращаемый `Tensor` будет иметь тип `float32` или `float64` соответственно.

Совместимость с numpy

Эквивалентно np.var

Обратите внимание, что np.var имеет параметр dtype, который можно использовать для указания типа результата. По умолчанию это dtype=float64. С другой стороны, tf.math.reduce_variance имеет агрессивный вывод типа из 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_variance