对tf.reduce_mean API的理解就是求平均值，reduce指的是一串数据求平均值后维数降低了，可不是吗，一串向量变成了一个数，维数自然降低了

2024-05-08 21:17:00

tf.math.reduce_mean(input_tensor, axis=None, keepdims=False, name=None
)

对tf.reduce_mean的理解就是求平均值，reduce指的是一串数据求平均值后维数降低了，可不是吗，一串向量变成了一个数，维数自然降低了

API URL

https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/math/reduce_mean?hl=en

Used in the notebooks

tf.math.reduce_mean(input_tensor, axis=None, keepdims=False, name=None
)

Used in the notebooks

Used in the guide	Used in the tutorials
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Reduces input_tensor along the dimensions given in axis. Unless keepdims is true, the rank of the tensor is reduced by 1 for each entry in axis. If keepdims is true, the reduced dimensions are retained with length 1.

If axis is None, all dimensions are reduced, and a tensor with a single element is returned.

For example:

x = tf.constant([[1., 1.], [2., 2.]])
tf.reduce_mean(x)  # 1.5
tf.reduce_mean(x, 0)  # [1.5, 1.5]
tf.reduce_mean(x, 1)  # [1.,  2.]

Args:

input_tensor: The tensor to reduce. Should have numeric type.
axis: The dimensions to reduce. If None (the default), reduces all dimensions. Must be in the range [-rank(input_tensor), rank(input_tensor)).
keepdims: If true, retains reduced dimensions with length 1.
name: A name for the operation (optional).

Returns:

The reduced tensor.

Numpy Compatibility

Equivalent to np.mean

Please note that np.mean has a dtype parameter that could be used to specify the output type. By default this is dtype=float64. On the other hand, tf.reduce_mean has an aggressive type inference from input_tensor, for example:

x = tf.constant([1, 0, 1, 0])
tf.reduce_mean(x)  # 0
y = tf.constant([1., 0., 1., 0.])
tf.reduce_mean(y)  # 0.5

Reduces input_tensor along the dimensions given in axis

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