tf.compat.v1.reduce_mean

Вычисляет среднее значение элементов по измерениям тензора.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.math.reduce_mean

tf.compat.v1.reduce_mean(
    input_tensor, axis=None, keepdims=None, name=None, reduction_indices=None,
    keep_dims=None
)

Сводит input_tensor по измерениям, указанным в axis, вычисляя среднее значение элементов по измерениям в axis. Если keepdims не равно true, ранг тензора уменьшается на 1 для каждого элемента в axis. Если keepdims равно true, сокращенные измерения сохраняются с длиной 1.

Если axis равно None, все измерения сводятся, 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 для сведения. Должен иметь числовой тип.
`axis`	Измерения для сведения. Если `None` (по умолчанию), сводит все измерения. Должно быть в диапазоне `[-rank(input_tensor), rank(input_tensor))`.
`keepdims`	Если true, сохраняет сокращенные измерения с длиной 1.
`name`	Имя операции (необязательно).
`reduction_indices`	Старое (устаревшее) имя для оси.
`keep_dims`	Устаревший псевдоним для `keepdims`.

Возвращаемое значение
Сведённый тензор.

Совместимость с Numpy

Эквивалентно np.mean

Обратите внимание, что np.mean имеет параметр dtype, который можно использовать для указания типа выходных данных. По умолчанию это dtype=float64. С другой стороны, tf.reduce_mean имеет агрессивный вывод типа из 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>

© 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/r2.3/api_docs/python/tf/compat/v1/reduce_mean