tf.nn.sufficient_statistics

Вычислить достаточные статистики для среднего и дисперсии x.

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.nn.sufficient_statistics(
    x, axes, shift=None, keep_dims=None, name=None, keepdims=None
)

Эти достаточные статистики вычисляются с помощью однопроходного алгоритма для входных данных, которые необязательно сдвинуты. См.: https://en.wikipedia.org/wiki/Algorithms_for_calculating_variance#Computing_shifted_data

Аргументы
`x`	Массив.
`axes`	Массив целых чисел. Оси, по которым вычисляются среднее и дисперсия.
`shift`	Массив, содержащий значение, на которое необходимо сдвинуть данные для повышения числовой устойчивости, или `None`, если сдвиг не требуется. Сдвиг, близкий к истинному среднему значению, обеспечивает наилучшие числовые результаты.
`keep_dims`	производит статистику с такой же размерностью, как вход.
`name`	Имя, используемое для области действия операций, вычисляющих достаточные статистические данные.
`keepdims`	Псевдоним для keep_dims.

Возвращаемые значения

Возвращаемые значения
Четыре объекта `Tensor` того же типа, что и `x`: счёт (количество элементов, по которым производится усреднение). сумма (возможно, сдвинутых) элементов в массиве. сумма квадратов (возможно, сдвинутых) элементов в массиве. сдвиг, с помощью которого необходимо скорректировать среднее, или None, если `shift` равно None.

Четыре объекта Tensor того же типа, что и x:

счёт (количество элементов, по которым производится усреднение).
сумма (возможно, сдвинутых) элементов в массиве.
сумма квадратов (возможно, сдвинутых) элементов в массиве.
сдвиг, с помощью которого необходимо скорректировать среднее, или None, если shift равно None.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/nn/sufficient_statistics