对tf.reduce_sum tensorflow维度上的操作详解

tensorflow中有很多在维度上的操作，本例以常用的tf.reduce_sum进行说明。官方给的api

reduce_sum(
 input_tensor,
 axis=None,
 keep_dims=False,
 name=None,
 reduction_indices=None
)

input_tensor:表示输入

axis:表示在那个维度进行sum操作。

keep_dims:表示是否保留原始数据的维度，False相当于执行完后原始数据就会少一个维度。

reduction_indices:为了跟旧版本的兼容，现在已经不使用了。

官方的例子：

# 'x' is [[1, 1, 1]
#   [1, 1, 1]]
tf.reduce_sum(x) ==> 6
tf.reduce_sum(x, 0) ==> [2, 2, 2]
tf.reduce_sum(x, 1) ==> [3, 3]
tf.reduce_sum(x, 1, keep_dims=True) ==> [[3], [3]]
tf.reduce_sum(x, [0, 1]) ==> 6

自己做的例子：

import tensorflow as tf
import numpy as np
x = np.asarray([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])
x_p = tf.placeholder(tf.int32,[2,2,3])
y = tf.reduce_sum(x_p,0) #修改这里
with tf.Session() as sess:
 y = sess.run(y,feed_dict={x_p:x})
 print y
axis= 0：[[ 8 10 12] [14 16 18]]
1+7 2+8 3+7 ……..
axis=1: [[ 5 7 9] [17 19 21]]
1+4 2+5 3 +6 ….
axis=2: [[ 6 15] [24 33]]
1+2+3 4+5+6…..

以上这篇对tf.reduce_sum tensorflow维度上的操作详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Java/Web调用Hadoop进行MapReduce示例代码

    Java/Web调用Hadoop进行MapReduce示例代码

    Hadoop环境搭建详见此文章http://www.jb51.net/article/33649.htm. 我们已经知道Hadoop能够通过Hadoop jar ***.jar input output的形式通过命令行来调用,那么如何将其封装成一个服务,让Java/Web来调用它?使得用户可以用方便的方式上传文件到Hadoop并进行处理,获得结果.首先,***.jar是一个Hadoop任务类的封装,我们可以在没有jar的情况下运行该类的main方法,将必要的参数传递给它.input 和outpu

  • js中的reduce()函数讲解

    js中的reduce()函数讲解

    定义: reduce() 方法接收一个函数作为累加器,数组中的每个值(从左到右)开始缩减,最终计算为一个值.对空数组是不会执行回调函数的. 案例 1.数组求和 // 1.数组求和 var arr = [1,5,8,6,15,78,65,25,48,55] var sum = arr.reduce(function(total,currentValue){ return total+currentValue; }); console.log(sum);//306 var eachSum = 0;

  • shuffle的关键阶段sort(Map端和Reduce端)源码分析

    源码中有这样一段代码 1. Map端排序获取的比较器 public RawComparator getOutputKeyComparator() { // 获取mapreduce.job.output.key.comparator.class,必须是RawComparator类型,如果没设置,是null Class<? extends RawComparator> theClass = getClass( JobContext.KEY_COMPARATOR, null, RawComparat

  • MongoDB中MapReduce的使用方法详解

    前言 玩过Hadoop的小伙伴对MapReduce应该不陌生,MapReduce的强大且灵活,它可以将一个大问题拆分为多个小问题,将各个小问题发送到不同的机器上去处理,所有的机器都完成计算后,再将计算结果合并为一个完整的解决方案,这就是所谓的分布式计算.本文我们就来看看MongoDB中MapReduce的使用. 打算用mongodb mapreduce之前一定要知道的事!!! mapreduce其实是分批处理数据的,每一百次重新reduce处理,所以到reduce里的数据如果是101条,那就会分

  • MapReduce核心思想图文详解

    MapReduce核心思想图文详解

    MapReduce核心编程思想,如图1-1所示. 图1-1 MapReduce核心编程思想 1)分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段. 2)第一个阶段的MapTask并发实例,完全并行运行,互不相干. 3)第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干,但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出. 4)MapReduce编程模型只能包含一个Map阶段和一个Reduce阶段,如果用户的业务逻辑非常复杂,那就只能多个MapReduce程序,串行运行. 小结:分析WordC

  • js数组方法reduce经典用法代码分享

    以下是个人在工作中收藏总结的一些关于javascript数组方法reduce的相关代码片段,后续遇到其他使用这个函数的场景,将会陆续添加,这里作为备忘. javascript数组那么多方法,为什么我要单挑reduce方法,一个原因是我对这个方法掌握不够,不能够用到随心所欲.另一个方面,我也感觉到了这个方法的庞大魅力,在许多的场景中发挥着神奇的作用. 理解reduce函数 reduce() 方法接收一个函数作为累加器(accumulator),数组中的每个值(从左到右)开始缩减,最终为一个值. a

  • Array数组对象中的forEach、map、filter及reduce详析

    前言 刚才某人问了我一个问题.map怎么遍历,我刷刷刷就是一顿写.遍历么,forEach么,妥妥的. var map = new Map(); map.set('item1', 'value1') map.set('item2', 'value2') map.forEach(function(value, key, map) { console.log("Key: %s, Value: %s", key, value); }); 好吧,我写完了之后,他发给我了一句话. [].forEa

  • Javascript面试经典套路reduce函数查重

    今天在偶然间查看到了一段代码,代码使用了很短的篇幅完成了字符串统计相同字符次数这个经典面试题,其中用到了reduce这个方法,网上查了查,没有查到什么有价值的东西,导致浪费了我一些时间才看懂,现将我的思路整理如下: 原代码: var arr="qweqrq" var info= arr.split('').reduce((a,b)=> (a[b]++ || (a[b]=1),a) ,{}) console.log(info) 代码思路是这样的,先将字符串arr通过split方法切

  • 通用MapReduce程序复制HBase表数据

    编写MR程序,让其可以适合大部分的HBase表数据导入到HBase表数据.其中包括可以设置版本数.可以设置输入表的列导入设置(选取其中某几列).可以设置输出表的列导出设置(选取其中某几列). 原始表test1数据如下: 每个row key都有两个版本的数据,这里只显示了row key为1的数据 在hbase shell 中创建数据表: create 'test2',{NAME => 'cf1',VERSIONS => 10} // 保存无版本.无列导入设置.无列导出设置的数据 create '

  • 详解JS数组Reduce()方法详解及高级技巧

    基本概念 reduce() 方法接收一个函数作为累加器(accumulator),数组中的每个值(从左到右)开始缩减,最终为一个值. reduce 为数组中的每一个元素依次执行回调函数,不包括数组中被删除或从未被赋值的元素,接受四个参数:初始值(或者上一次回调函数的返回值),当前元素值,当前索引,调用 reduce 的数组. 语法: arr.reduce(callback,[initialValue]) callback (执行数组中每个值的函数,包含四个参数) previousValue (上

随机推荐