tensorflow里面集成了許多基於統計的數學函數，類似於reduce_sum,reduce_mean,reduce_min,reduce_max,等，根據字面意思分別是求和，求平均，求最大，求最小等 reduce_sum() 就是求和，由於求和的對象是tensor，所以是沿着tensor ...

解釋一下。在TensorFlow官方文檔中有這樣的解釋：這里寫圖片描述其實在reduce_sum()中 ...

自己開發了一個股票智能分析軟件，功能很強大，需要的點擊下面的鏈接獲取： https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 1.1.1 reduce_sum、reduce_mean、reduce_max、reducemin函數介紹 ...

定義在：tensorflow/python/ops/math_ops.py. 請參閱指南：數學函數>減少 此函數計算一個張量的各個維度上元素的總和. 函數中的input_tensor是按照axis中已經給定的維度來減少的；除非 keep_dims 是true,否則張量的秩將在 ...

tf.reduce_mean 函數用於計算張量tensor沿着指定的數軸（tensor的某一維度）上的的平均值，主要用作降維或者計算tensor（圖像）的平均值。 第一個參數input_tensor： 輸入的待降維的tensor; 第二個參數axis： 指定的軸，如果不指定，則計算所 ...

第一次見到reduce 是在js 的高級程序設計中，它的意思是把一個數組減少為一個數，舉的例子是數組中元素的求和。它接受一個函數作為參數，函數又有兩個參數，一個是prev， 前一個值，一個是next， 后一個值，然后函數體就是返回相加的值。 　　我對reduce 的理解 ...

1234567reduce_sum 是 tensor 內部求和的工具。其參數中： input_tensor 是要求和的 tensor axis 是要求和的 rank，如果為 none，則表示所有 rank 都要仇和 keep_dims 求和后是否要降維 這個操作的名稱，可能在 graph ...

自己通過網上查詢的有關張量的解釋，稍作整理。 TensorFlow用張量這種數據結構來表示所有的數據.你可以把一個張量想象成一個n維的數組或列表.一個張量有一個靜態類型和動態類型的維數.張量可以在圖中的節點之間流通. 階 在TensorFlow系統中，張量的維數來被描述為階.但是張量 ...