tf.math.add_n

Возвращает поэлементную сумму списка тензоров.

Просмотреть псевдонимы

Основные псевдонимы

tf.add_n

Псевдонимы для совместимости при миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.add_n, tf.compat.v1.math.add_n

tf.math.add_n(
    inputs, name=None
)

Используется в блокнотах

Используется в руководстве	Используется в учебных материалах
Проверка корректности и численной эквивалентности Использование моделей TF1.x в рабочих процессах TF2 Эффективное использование TensorFlow 2 Распределённое обучение с TensorFlow Использование GPU	Перенос нейронного стиля Пользовательское обучение с tf.distribute.Strategy Пользовательский цикл обучения с Keras и MultiWorkerMirroredStrategy Обучение с сервером параметров и ParameterServerStrategy Переобучение и недообучение

Все входные данные в списке должны иметь одинаковую форму. Эта операция не выполняет трансляцию входных данных. Если вам нужна трансляция, используйте вместо этого tf.math.add (или оператор +).

Например:

a = tf.constant([[3, 5], [4, 8]])
b = tf.constant([[1, 6], [2, 9]])
tf.math.add_n([a, b, a]).numpy()
array([[ 7, 16],
       [10, 25]], dtype=int32)

См. также:

tf.reduce_sum(inputs, axis=0) — выполняет ту же математическую операцию, однако tf.add_n может быть эффективнее, поскольку суммирует тензоры напрямую. reduce_sum, в свою очередь, вызывает tf.convert_to_tensor для списка тензоров, без необходимости объединяя их в один тензор перед суммированием.

Аргументы
`inputs`	Список объектов `tf.Tensor` или `tf.IndexedSlices`, каждый из которых имеет одинаковые форму и тип. Объекты `tf.IndexedSlices` перед сложением преобразуются в плотные тензоры.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
Объект `tf.Tensor` той же формы и типа, что и элементы `inputs`.

Исключения
`ValueError`	Если все элементы `inputs` не имеют одинаковых формы и dtype либо форму невозможно определить.

© 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/math/add_n