Tensorflow中的axis小結
阿新 • • 發佈:2018-12-18
Tensorflow中的一些函式包含axis引數,在對tensor進行處理時,表示對tensor的第axis階上的資料進行某種操作。
1、out_tensor = tf.reduce_sum( input_tensor, axis , keep_dims = False)。例如,input_tensor為(5,3,6)型的,tf.reduce_sum( input_tensor, 1 )表示對第1階上的資料進行加和,out_tensor為(5, 6)型的(keep_dims預設值為False,第1階的被加和後毀掉了,若設定keep_dims=True,則為(5,1,6)型),out_tensor第i行,第j列的元素為sum(input_tensor[i,:,j]),其中,i = 0, 1,2,3,4, j = 0,1,2,3,4,5。例
import tensorflow as tf const = tf.constant( np.arange(1, 91).reshape(5,3,6) ) sess.run(const) ## 執行結果: array([[[ 1, 2, 3, 4, 5, 6], [ 7, 8, 9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16, 17, 18]], [[19, 20, 21, 22, 23, 24], [25, 26, 27, 28, 29, 30], [31, 32, 33, 34, 35, 36]], [[37, 38, 39, 40, 41, 42], [43, 44, 45, 46, 47, 48], [49, 50, 51, 52, 53, 54]], [[55, 56, 57, 58, 59, 60], [61, 62, 63, 64, 65, 66], [67, 68, 69, 70, 71, 72]], [[73, 74, 75, 76, 77, 78], [79, 80, 81, 82, 83, 84], [85, 86, 87, 88, 89, 90]]]) sess.run(tf.reduce_sum(const, axis=1)) ## 執行結果: array([[ 21, 24, 27, 30, 33, 36], [ 75, 78, 81, 84, 87, 90], [129, 132, 135, 138, 141, 144], [183, 186, 189, 192, 195, 198], [237, 240, 243, 246, 249, 252]])
對於函式 tf.reduce_max( input_tensor, axis ), tf.reduce_min( input_tensor, axis ),tf.reduce_mean( input_tensor, axis )等,情況類似。
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