tf.math.reduce_std
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Вычисляет стандартное отклонение элементов по измерениям тензора.
tf.math.reduce_std(
input_tensor, axis=None, keepdims=False, name=None
)
Уменьшает input_tensor по измерениям, заданным 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, уменьшенные измерения сохраняются с длиной 1.
Если axis равно None, все измерения уменьшаются, и возвращается тензор с одним элементом.
Например:
x = tf.constant([[1., 2.], [3., 4.]]) tf.math.reduce_std(x) <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=1.118034> tf.math.reduce_std(x, 0) <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([1., 1.], dtype=float32)> tf.math.reduce_std(x, 1) <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([0.5, 0.5], dtype=float32)>
| Аргументы | |
|---|---|
input_tensor | Тензор для уменьшения. Должен иметь вещественный или комплексный тип. |
axis | Измерения для уменьшения. Если None (по умолчанию), уменьшает все измерения. Должно быть в диапазоне [-rank(input_tensor), rank(input_tensor)). |
keepdims | Если равно true, сохраняет уменьшенные измерения с длиной 1. |
name | Имя области действия для связанных операций (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Уменьшенный тензор того же типа данных, что и входной тензор. Обратите внимание, что для complex64 или complex128 входного значения, возвращаемый Tensor будет типа float32 или float64, соответственно. |
Совместимость с NumPy
Эквивалентно np.std
Обратите внимание, что np.std имеет параметр dtype, который можно использовать для указания типа выходных данных. По умолчанию это dtype=float64. С другой стороны, tf.math.reduce_std имеет агрессивное определение типа из input_tensor.
© 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/r2.4/api_docs/python/tf/math/reduce_std
