tf.reduce_sum理解（小记）
2017-11-01 16:41
357 查看
reduce_sum应该理解为压缩求和，用于降维
# 'x' is [[1, 1, 1]
# [1, 1, 1]]
#求和
tf.reduce_sum(x) ==> 6
#按列求和
tf.reduce_sum(x, 0) ==> [2, 2, 2]
#按行求和
tf.reduce_sum(x, 1) ==> [3, 3]
#按照行的维度求和
tf.reduce_sum(x, 1, keep_dims=True) ==> [[3], [3]]
#行列求和
tf.reduce_sum(x, [0, 1]) ==> 6
# 'x' is [[1, 1, 1]
# [1, 1, 1]]
#求和
tf.reduce_sum(x) ==> 6
#按列求和
tf.reduce_sum(x, 0) ==> [2, 2, 2]
#按行求和
tf.reduce_sum(x, 1) ==> [3, 3]
#按照行的维度求和
tf.reduce_sum(x, 1, keep_dims=True) ==> [[3], [3]]
#行列求和
tf.reduce_sum(x, [0, 1]) ==> 6
内容来自用户分享和网络整理，不保证内容的准确性，如有侵权内容，可联系管理员处理 
相关文章推荐
- tf.reduce_sum理解（小记）
- 第二篇 对tf.reduce_sum的理解
- tf.sign和tf.reduce_sum
- tf.reduce_sum()
- [tensorflow] which dimension to reduce in tf.reduce_sum()
- tensorflow 中 reduce_sum 理解
- tf.reduce_sum tensorflow维度上的操作
- tensorflow API：tf.reduce_sum
- tf.sign和tf.reduce_sum
- Tensorflow 函数说明tf.reduce_sum
- tf.sign和tf.reduce_sum
- TFboy养成记 tf.cast,tf.argmax，tf.reduce_sum
- 对tf.reduce_sum tensorflow维度上的操作详解
- tensorflow：tf.reduce_mean()和tf.reduce_sum()
- tf.reduce_sum (API r1.3)
- 关系型数据库的范式理解-小记
- tensorflow API: tf.unsorted_segment_sum
- GAN的理解与TF的实现
- tensorflow中embedding_lookup, tf.gather以及tf.nn.embedding_lookup_sparse的理解
- 【tensorflow】tf.one_hot,tf.reduce_mean,tf.argmax,tf.equal,tf.cast学习