tensorflow里面集成了许多基于统计的数学函数，类似于reduce_sum,reduce_mean,reduce_min,reduce_max,等，根据字面意思分别是求和，求平均，求最大，求最小等 reduce_sum() 就是求和，由于求和的对象是tensor，所以是沿着tensor ...

解释一下。在TensorFlow官方文档中有这样的解释：这里写图片描述其实在reduce_sum()中 ...

自己开发了一个股票智能分析软件，功能很强大，需要的点击下面的链接获取： https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 1.1.1 reduce_sum、reduce_mean、reduce_max、reducemin函数介绍 ...

定义在：tensorflow/python/ops/math_ops.py. 请参阅指南：数学函数>减少 此函数计算一个张量的各个维度上元素的总和. 函数中的input_tensor是按照axis中已经给定的维度来减少的；除非 keep_dims 是true,否则张量的秩将在 ...

tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴（tensor的某一维度）上的的平均值，主要用作降维或者计算tensor（图像）的平均值。 第一个参数input_tensor： 输入的待降维的tensor; 第二个参数axis： 指定的轴，如果不指定，则计算所 ...

第一次见到reduce 是在js 的高级程序设计中，它的意思是把一个数组减少为一个数，举的例子是数组中元素的求和。它接受一个函数作为参数，函数又有两个参数，一个是prev， 前一个值，一个是next， 后一个值，然后函数体就是返回相加的值。 　　我对reduce 的理解 ...

1234567reduce_sum 是 tensor 内部求和的工具。其参数中： input_tensor 是要求和的 tensor axis 是要求和的 rank，如果为 none，则表示所有 rank 都要仇和 keep_dims 求和后是否要降维 这个操作的名称，可能在 graph ...

自己通过网上查询的有关张量的解释，稍作整理。 TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通. 阶 在TensorFlow系统中，张量的维数来被描述为阶.但是张量 ...