tf.math.reduce_max

Вычисляет tf.math.maximum элементов по измерениям тензора.

Просмотреть псевдонимы

Основные псевдонимы

tf.reduce_max

tf.math.reduce_max(
    input_tensor, axis=None, keepdims=False, name=None
)

Используется в блокнотах

Используется в руководствах	Используется в учебных материалах
Расширенное автоматическое дифференцирование Введение в тензоры Аппроксимация матриц с помощью Core API Разреженные тензоры Работа с разреженными тензорами	Введение в автоэнкодеры Интегрированные градиенты Федеративное обучение крупных моделей с эффективным использованием ресурсов клиентов с помощью `federated_select` и разреженной агрегации Предварительная обработка данных с помощью TensorFlow Transform Учебное пособие по многоруким бандитам в TF-Agents

Используется в руководствах

Используется в учебных материалах

Это операция редукции для поэлементной операции tf.math.maximum.

Выполняет редукцию input_tensor по измерениям, указанным в axis. Если keepdims не равно true, ранг тензора уменьшается на 1 для каждой записи в axis, которые должны быть уникальными. Если keepdims равно true, редуцированные измерения сохраняются с длиной 1.

Если axis равно None, выполняется редукция по всем измерениям, и возвращается тензор с одним элементом.

Пример использования
>>> x = tf.constant([5, 1, 2, 4]) >>> tf.reduce_max(x) <tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=5> >>> x = tf.constant([-5, -1, -2, -4]) >>> tf.reduce_max(x) <tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=-1> >>> x = tf.constant([4, float('nan')]) >>> tf.reduce_max(x) <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=nan> >>> x = tf.constant([float('nan'), float('nan')]) >>> tf.reduce_max(x) <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=nan> >>> x = tf.constant([float('-inf'), float('inf')]) >>> tf.reduce_max(x) <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=inf>

Пример использования

>>> x = tf.constant([5, 1, 2, 4])
>>> tf.reduce_max(x)
<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=5>
>>> x = tf.constant([-5, -1, -2, -4])
>>> tf.reduce_max(x)
<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=-1>
>>> x = tf.constant([4, float('nan')])
>>> tf.reduce_max(x)
<tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=nan>
>>> x = tf.constant([float('nan'), float('nan')])
>>> tf.reduce_max(x)
<tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=nan>
>>> x = tf.constant([float('-inf'), float('inf')])
>>> tf.reduce_max(x)
<tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=inf>

См. документацию NumPy о поведении np.amax и np.nanmax.

Аргументы
`input_tensor`	Тензор для редукции. Должен иметь вещественный числовой тип.
`axis`	Измерения, по которым выполняется редукция. Если значение равно `None` (по умолчанию), выполняется редукция по всем измерениям. Значение должно находиться в диапазоне `[-rank(input_tensor), rank(input_tensor))`.
`keepdims`	Если значение равно true, редуцированные измерения сохраняются с длиной 1.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
Редуцированный тензор.

© 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/reduce_max