TensorFlow是Google设计的开源Python库，用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。
reduce_any()用于计算跨张量维度的元素的“logical or”。
用法：tensorflow.math.reduce_any( input_tensor, axis, keepdims, name)
参数：
- input_tensor:减少布尔张量。
- axis(optional):它表示要缩小的尺寸。其值应在[-rank(input_tensor)，rank(input_tensor))范围内。如果对此没有给出值，则所有尺寸都会减小。
- keepdims(optional):默认值为False。如果将其设置为True，它将保留长度为1的缩小尺寸。
- name(optional):它定义了操作的名称。
返回值：它返回一个张量。
范例1：
Python3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([True, False, False, True], dtype = tf.bool)
# Printing the input tensor
print('Input:', a)
# Calculating result
res = tf.math.reduce_any(a)
# Printing the result
print('Result:', res)输出：
Input: tf.Tensor([ True False False True], shape=(4, ), dtype=bool) Result: tf.Tensor(True, shape=(), dtype=bool)
范例2：
Python3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([[True, False], [False, True]], dtype = tf.bool)
# Printing the input tensor
print('Input:', a)
# Calculating result
res = tf.math.reduce_any(a, axis = 1, keepdims = True)
# Printing the result
print('Result:', res)输出：
Input: tf.Tensor( [[ True False] [False True]], shape=(2, 2), dtype=bool) Result: tf.Tensor( [[ True] [ True]], shape=(2, 1), dtype=bool)
相关用法
注：本文由纯净天空筛选整理自aman neekhara大神的英文原创作品 Python – tensorflow.math.reduce_any()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。