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tf.math.reduce_mean

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

テンソルの次元間の要素の平均値を計算します。

ノートPCで使用されます

ガイドで使用チュートリアルで使用されます

減少input_tensorで与えられる寸法に沿ったaxisの次元を横断要素の平均を計算することによってaxis 。ない限りkeepdims真である、テンソルの階数は、各エントリに対して1だけ減少されるaxis 。場合keepdims真である、縮小寸法は、長さ1で保持されています。

場合axisなしていない、すべての寸法が低減され、単一の要素を持つテンソルが返されます。

例えば:

x = tf.constant([[1., 1.], [2., 2.]])
tf.reduce_mean(x)
<tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=1.5>
tf.reduce_mean(x, 0)
<tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([1.5, 1.5], dtype=float32)>
tf.reduce_mean(x, 1)
<tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([1., 2.], dtype=float32)>

input_tensor 削減するテンソル。数値型を持っている必要があります。
axis 寸法が低減します。場合None (デフォルト)、すべての次元を低減します。範囲内でなければならない[-rank(input_tensor), rank(input_tensor))
keepdims trueの場合、長さが1で還元寸法を保持します。
name 操作の名前(オプション)。

減少テンソル。

numpyの互換性

np.meanに相当

ので、予めご了承くださいnp.meanありdtype出力タイプを指定するために使用できるパラメータを。デフォルトでは、これはdtype=float64 。一方、 tf.reduce_meanより積極的な型推論有するinput_tensor例えば:

x = tf.constant([1, 0, 1, 0])
tf.reduce_mean(x)
<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=0>
y = tf.constant([1., 0., 1., 0.])
tf.reduce_mean(y)
<tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=0.5>