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tf.math.reduce_sum

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

テンソルの大きさを横切って要素の総和を計算します。

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 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)。

input_tensorと同じDTYPEの減少テンソル、。

numpyの互換性

tensorflowが入力と同じDTYPEを返しながらのInt64に離れているnumpyのアップキャストUINT8事実とINT32をnp.sumに相当します。