tf.math.reduce_mean

Вычисляет среднее значение элементов тензора по указанным измерениям.

Просмотреть псевдонимы

Основные псевдонимы

tf.reduce_mean

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

Используется в блокнотах

Используется в руководстве	Используется в учебных материалах
Логистическая регрессия для бинарной классификации с помощью Core API Многослойные перцептроны для распознавания цифр с помощью Core API Распределенное обучение с помощью Core API и DTensor Краткое руководство по Core API TensorFlow Введение в градиенты и автоматическое дифференцирование	Трансферное обучение с YAMNet для классификации звуков окружающей среды Обучаемое сжатие данных Глубокое обучение с учетом неопределенности с помощью SNGP CycleGAN Перенос художественного стиля с помощью нейронных сетей

Используется в руководстве

Используется в учебных материалах

Вычисляет среднее значение элементов input_tensor по измерениям, указанным в axis, усредняя элементы по измерениям в axis. Если keepdims не равно true, ранг тензора уменьшается на 1 для каждой записи в axis; записи должны быть уникальными. Если keepdims равно true, уменьшенные измерения сохраняются с длиной 1.

Если axis равно None, уменьшаются все измерения, и возвращается тензор с одним элементом.

Например:

x = tf.constant([[1., 1.], [2., 2.]])
tf.reduce_mean(x)
<tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=1.5>
tf.reduce_mean(x, 0)
<tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([1.5, 1.5], dtype=float32)>
tf.reduce_mean(x, 1)
<tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([1., 2.], dtype=float32)>

Аргументы
`input_tensor`	Тензор, размерность которого нужно уменьшить. Должен иметь числовой тип.
`axis`	Измерения, которые нужно уменьшить. Если `None` (значение по умолчанию), уменьшаются все измерения. Значение должно находиться в диапазоне `[-rank(input_tensor), rank(input_tensor))`.
`keepdims`	Если значение равно true, уменьшенные измерения сохраняются с длиной 1.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
Тензор с уменьшенной размерностью.

Совместимость с NumPy

Эквивалентно np.mean

Обратите внимание, что np.mean имеет параметр dtype, который можно использовать для указания выходного типа. По умолчанию используется dtype=float64. В то же время tf.reduce_mean применяет агрессивный вывод типа на основе input_tensor, например:

x = tf.constant([1, 0, 1, 0])
tf.reduce_mean(x)
<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=0>
y = tf.constant([1., 0., 1., 0.])
tf.reduce_mean(y)
<tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=0.5>

© 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_mean