tf.keras.ops.moments

Вычисляет среднее значение и дисперсию x.

Просмотреть псевдонимы

Основные псевдонимы

tf.keras.ops.nn.moments

tf.keras.ops.moments(
    x, axes, keepdims=False, synchronized=False
)

Среднее значение и дисперсия вычисляются путем агрегирования содержимого x по axes. Если x — одномерный массив и axes = [0], это просто среднее значение и дисперсия вектора.

Аргументы
`x`	Входной тензор.
`axes`	Список осей, по которым вычисляются среднее значение и дисперсия.
`keepdims`	Если задано значение `True`, оси, по которым выполняется редукция, сохраняются в результате как измерения размера 1.
`synchronized`	Применимо только к бэкенду TensorFlow. Если `True`, глобальная статистика пакета (среднее значение и дисперсия) синхронизируется на всех устройствах при каждом шаге обучения в стратегии распределенного обучения. Если `False`, каждая реплика использует собственную локальную статистику пакета.

Возвращаемое значение
Кортеж из двух тензоров: среднего значения и дисперсии.

Пример:

x = keras.ops.convert_to_tensor([0, 1, 2, 3, 100], dtype="float32")
keras.ops.moments(x, axes=[0])
(array(21.2, dtype=float32), array(1553.3601, dtype=float32))

© 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/keras/ops/moments