tf.math.add_n

Возвращает поэлементную сумму списка тензоров.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.add_n

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

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

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

Используется в ноутбуках

Используется в руководстве	Используется в учебниках
Проверка правильности и численного соответствия Использование моделей TF1.x в рабочих процессах TF2 Эффективный Tensorflow 2 Распределенное обучение с TensorFlow Использование GPU	Стилевой трансфер нейронных сетей Настраиваемое обучение с tf.distribute.Strategy Настройка цикла обучения с Keras и MultiWorkerMirroredStrategy Обучение с сервером параметров с ParameterServerStrategy Переобучение и недообучение

Все входные данные в списке должны иметь одинаковую форму. Данный оператор не распространяет свои входные данные. Если вам требуется распространение, используйте tf.math.add (или оператор +) вместо него.

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) - Этот оператор выполняет ту же математическую операцию, но tf.add_n может быть более эффективным, потому что суммирует тензоры напрямую. reduce_sum, с другой стороны, вызывает tf.convert_to_tensor для списка тензоров, излишне объединяя их в один тензор перед суммированием.

Аргументы
`inputs`	Список объектов `tf.Tensor` или `tf.IndexedSlices`, каждый с одинаковой формой и типом. Объекты `tf.IndexedSlices` будут преобразованы в плотные тензоры перед суммированием.
`name`	Имя операции (необязательно).

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

Исключения
`ValueError`	Если `inputs` не имеют одинаковой формы и типа, или форма не может быть определена.

© 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