计算期望与方差（mean and Variance）在 Tensorflow 与 Numpy 对比

计算期望与方差（mean and Variance）在Tensorflow 与 Numpy 对比

Tensorlfow 里计算期望与方差是用 tf.nn.moments(img, axis) 函数
Numpy 里计算期望与方差是用 mean 与var 函数分别计算的。

如果axis 就一个值时。比如下面这个例子是axis =0
代码实现如下。可以看到它们的计算结果完全一样的。

import tensorflow as tf
import numpy as npimg = tf.Variable(tf.random.normal([2, 3]))
axis = list(range(len(img.get_shape()) - 1))
mean, variance = tf.nn.moments(img, axis)
print('array =', img.numpy())
print('Mean value with tf =',mean.numpy())
print('Mean value with tf =',variance.numpy())
value = img.numpy()
print('array =', value)
print('Mean value with Numpy =',np.mean(value, axis=0))
print('Variance value with Numpy = ',np.var(value, axis = 0))

运行结果

array = [[ 0.04049182  0.83418673 -0.3394031 ][-0.80251163 -1.3359267  -1.1953343 ]]
Mean value with tf = [-0.3810099  -0.25086996 -0.7673687 ]
Mean value with tf = [0.1776637  1.177348   0.18315455]
array = [[ 0.04049182  0.83418673 -0.3394031 ][-0.80251163 -1.3359267  -1.1953343 ]]
Mean value with Numpy = [-0.3810099  -0.25086996 -0.7673687 ]
Variance value with Numpy =  [0.1776637  1.177348   0.18315455]

如果axis 是多个值时。
比如下面这个例子 tensorflow 是axis =[0,1,2,3]
因为Numpy 的两个函数axis不是数组，所以要先reshape成二维，在算。
代码实现如下。可以看到它们的计算结果完全一样的。

import tensorflow as tf
import numpy as npimg = tf.Variable(tf.random.normal([2, 1, 2, 3]))
axis = list(range(len(img.get_shape()) - 1))
print('axis=',axis)
mean, variance = tf.nn.moments(img, axis)
print('array =', img.numpy())
print('Mean value with tf =',mean.numpy())
print('Mean value with tf =',variance.numpy())value = img.numpy()
value = np.reshape(value, (-1,3))
print('array =', value)
print('Mean value with Numpy =',np.mean(value, axis=0))
print('Variance value with Numpy = ',np.var(value, axis = 0))

运行结果

axis= [0, 1, 2]
array = [[[[ 0.6921544   0.365507   -0.06613016][ 1.5058616   0.19188835  0.14797013]]][[[-0.43917972 -0.22224317  0.50038105][-0.30526984  2.570171    0.6866861 ]]]]
Mean value with tf = [0.36339167 0.7263308  0.31722677]
Mean value with tf = [0.6261379  1.1788406  0.08641401]
array = [[ 0.6921544   0.365507   -0.06613016][ 1.5058616   0.19188835  0.14797013][-0.43917972 -0.22224317  0.50038105][-0.30526984  2.570171    0.6866861 ]]
Mean value with Numpy = [0.36339167 0.7263308  0.31722677]
Variance value with Numpy =  [0.6261379  1.1788406  0.08641401]Process finished with exit code 0

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