一文理解Tensorflow中reduce_mean reduce_sum reduce_max...系列
在Tensorflow(TF)中,常常會看到“reduce_"系列的東西,比如reduce_sum,reduce_mean…,剛剛開始我覺得,求和就sum就行,為什麼加一個reduce_字首?
後來我意識到,每一次求和或者求平均值,其實都是自動的對Tensor進行了降維,例如,對向量[1,2,3,4]求和,得到一個標量10。
隨便找一個TF的程式碼,我們來分析一下。
def _scale_l2(x, norm_length): alpha = **tf.reduce_max(tf.abs(x), (1, 2), keep_dims=True)** + 1e-12 l2_norm = alpha * tf.sqrt( **tf.reduce_sum(tf.pow(x / alpha, 2), (1, 2), keep_dims=True)** + 1e-6) x_unit = x / l2_norm return norm_length * x_unit
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