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tensorflow中tf.reduce_mean函数的使用
脚本专栏 2024/11/19 佚名
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tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴（tensor的某一维度）上的的平均值，主要用作降维或者计算tensor（图像）的平均值。

reduce_mean(input_tensor,
        axis=None,
        keep_dims=False,
        name=None,
        reduction_indices=None)
  • 第一个参数input_tensor： 输入的待降维的tensor;
  • 第二个参数axis： 指定的轴，如果不指定，则计算所有元素的均值;
  • 第三个参数keep_dims：是否降维度，设置为True，输出的结果保持输入tensor的形状，设置为False，输出结果会降低维度;
  • 第四个参数name： 操作的名称;
  • 第五个参数 reduction_indices：在以前版本中用来指定轴，已弃用; 

以一个维度是2，形状是[2,3]的tensor举例：

import tensorflow as tf
 
x = [[1,2,3],
   [1,2,3]]
 
xx = tf.cast(x,tf.float32)
 
mean_all = tf.reduce_mean(xx, keep_dims=False)
mean_0 = tf.reduce_mean(xx, axis=0, keep_dims=False)
mean_1 = tf.reduce_mean(xx, axis=1, keep_dims=False)
 
 
with tf.Session() as sess:
  m_a,m_0,m_1 = sess.run([mean_all, mean_0, mean_1])
 
print m_a  # output: 2.0
print m_0  # output: [ 1. 2. 3.]
print m_1  #output: [ 2. 2.]

如果设置保持原来的张量的维度，keep_dims=True ，结果：

print m_a  # output: [[ 2.]]
print m_0  # output: [[ 1. 2. 3.]]
print m_1  #output: [[ 2.], [ 2.]]

类似函数还有:

  • tf.reduce_sum ：计算tensor指定轴方向上的所有元素的累加和;
  • tf.reduce_max  :  计算tensor指定轴方向上的各个元素的最大值;
  • tf.reduce_all :  计算tensor指定轴方向上的各个元素的逻辑和（and运算）;
  • tf.reduce_any:  计算tensor指定轴方向上的各个元素的逻辑或（or运算）;
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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/11/19

这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。

一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。

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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

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