tf.compat.v1.nn.sufficient_statistics

Вычислить достаточные статистические данные для среднего и дисперсии x.

tf.compat.v1.nn.sufficient_statistics(
    x, axes, shift=None, keep_dims=None, name=None, keepdims=None
)

Эти достаточные статистические данные вычисляются с помощью алгоритма с одним проходом для входных данных, которые могут быть сдвинуты. См.: https://en.wikipedia.org/wiki/Algorithms_for_calculating_variance#Computing_shifted_data

Например:

t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
sufficient_statistics(t, [1])
(<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=3>, <tf.Tensor: shape=(2,),
dtype=int32, numpy=array([ 6, 15], dtype=int32)>, <tf.Tensor: shape=(2,),
dtype=int32, numpy=array([14, 77], dtype=int32)>, None)
sufficient_statistics(t, [-1])
(<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=3>, <tf.Tensor: shape=(2,),
dtype=int32, numpy=array([ 6, 15], dtype=int32)>, <tf.Tensor: shape=(2,),
dtype=int32, numpy=array([14, 77], dtype=int32)>, None)

Аргументы
`x`	A `Tensor`.
`axes`	Массив целых чисел. Оси, по которым вычисляются среднее и дисперсия. Как в Python, оси также могут быть отрицательными числами. Отрицательная ось интерпретируется как подсчёт от конца ранга, т.е. ось + ранг(значения) - й размер.
`shift`	A `Tensor` содержащий значение, на которое нужно сдвинуть данные для повышения числовой устойчивости, или `None`, если сдвиг не должен выполняться. Сдвиг, близкий к истинному среднему, обеспечивает наиболее числовую устойчивость результатов.
`keep_dims`	производить статистику с той же размерностью, что и входные данные.
`name`	Имя, используемое для задания операций, вычисляющих достаточные статистические данные.
`keepdims`	Псевдоним для keep_dims.

Возвращаемые значения

Возвращаемые значения
Четыре `Tensor` объекта того же типа, что и `x`: счёт (количество элементов для усреднения). сумма элементов в массиве (возможно, сдвинутая). сумма квадратов элементов в массиве (возможно, сдвинутая). сдвиг, на который должно быть скорректировано среднее, или None, если `shift` равно None.

Четыре Tensor объекта того же типа, что и x:

счёт (количество элементов для усреднения).
сумма элементов в массиве (возможно, сдвинутая).
сумма квадратов элементов в массиве (возможно, сдвинутая).
сдвиг, на который должно быть скорректировано среднее, или None, если shift равно None.

© 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/nn/sufficient_statistics