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tf.math.reduce_sum

TensorFlow 1バージョン GitHubでソースを表示

テンソルの次元全体の要素の合計を計算します。

ノートブックで使用

ガイドで使用チュートリアルで使用

input_tensorれた次元に沿ってinput_tensorinput_tensor axiskeepdimsがtrueでない限り、テンソルのランクはaxisエントリごとに1ずつ減少しaxiskeepdimsがtrueの場合、削減された次元は長さ1で保持されます。

axisがNoneの場合、すべての次元が縮小され、単一の要素を持つテンソルが返されます。

例えば:

# x has a shape of (2, 3) (two rows and three columns):
x = tf.constant([[1, 1, 1], [1, 1, 1]])
x.numpy()
array([[1, 1, 1],
       [1, 1, 1]], dtype=int32)
# sum all the elements
# 1 + 1 + 1 + 1 + 1+ 1 = 6
tf.reduce_sum(x).numpy()
6
# reduce along the first dimension
# the result is [1, 1, 1] + [1, 1, 1] = [2, 2, 2]
tf.reduce_sum(x, 0).numpy()
array([2, 2, 2], dtype=int32)
# reduce along the second dimension
# the result is [1, 1] + [1, 1] + [1, 1] = [3, 3]
tf.reduce_sum(x, 1).numpy()
array([3, 3], dtype=int32)
# keep the original dimensions
tf.reduce_sum(x, 1, keepdims=True).numpy()
array([[3],
       [3]], dtype=int32)
# reduce along both dimensions
# the result is 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 = 6
# or, equivalently, reduce along rows, then reduce the resultant array
# [1, 1, 1] + [1, 1, 1] = [2, 2, 2]
# 2 + 2 + 2 = 6
tf.reduce_sum(x, [0, 1]).numpy()
6

input_tensor 削減するテンソル。数値型である必要があります。
axis 縮小する寸法。 None (デフォルト)の場合、すべての次元を縮小します。 [-rank(input_tensor), rank(input_tensor)]の範囲内である必要があります。
keepdims trueの場合、長さ1の縮小された寸法を保持します。
name 操作の名前(オプション)。

input_tensorと同じdtypeの縮小テンソル。

Numpyの互換性

np.sumと同等ですが、テンソルフローが入力と同じdtypeを返す一方で、numpyはuint8とint32をint64にアップキャストします。