tf.compat.v1.nn.sufficient_statistics

Вычисление достаточных статистик для среднего и дисперсии x.

tf.compat.v1.nn.sufficient_statistics(
    x, axes, shift=None, keep_dims=None, name=None, keepdims=None
)

Эти достаточные статистики вычисляются с помощью алгоритма с одним проходом по входным данным, которые необязательно сдвинуты. См.: https://en.wikipedia.org/wiki/Algorithms_for_calculating_variance#Computing_shifted_data

Например:

t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
sufficient_statistics(t, [1])
(<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=3>, <tf.Tensor: shape=(2,),
dtype=int32, numpy=array([ 6, 15], dtype=int32)>, <tf.Tensor: shape=(2,),
dtype=int32, numpy=array([14, 77], dtype=int32)>, None)
sufficient_statistics(t, [-1])
(<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=3>, <tf.Tensor: shape=(2,),
dtype=int32, numpy=array([ 6, 15], dtype=int32)>, <tf.Tensor: shape=(2,),
dtype=int32, numpy=array([14, 77], dtype=int32)>, None)