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Python tf.math.reduce_std用法及代码示例


计算张量维度上元素的标准偏差。

用法

tf.math.reduce_std(
    input_tensor, axis=None, keepdims=False, name=None
)

参数

  • input_tensor 要减少的张量。应该有实数或复数类型。
  • axis 要减小的尺寸。如果None(默认),减少所有维度。必须在 [-rank(input_tensor), rank(input_tensor)) 范围内。
  • keepdims 如果为真,则保留长度为 1 的缩减维度。
  • name 关联操作的名称范围(可选)。

返回

  • 与 input_tensor 具有相同 dtype 的缩减张量。请注意,对于 complex64complex128 输入,返回的 Tensor 将分别为 float32float64 类型。

沿 axis 中给定的尺寸减少 input_tensor 。除非 keepdims 为真,否则对于 axis 中的每个条目,张量的秩都会减少 1,这必须是唯一的。如果 keepdims 为真,则保留缩减后的维度,长度为 1。

如果axis 为None,则所有维度都会减少,并返回具有单个元素的张量。

例如:

x = tf.constant([[1., 2.], [3., 4.]])
tf.math.reduce_std(x)
<tf.Tensor:shape=(), dtype=float32, numpy=1.118034>
tf.math.reduce_std(x, 0)
<tf.Tensor:shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([1., 1.], dtype=float32)>
tf.math.reduce_std(x, 1)
<tf.Tensor:shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([0.5, 0.5], dtype=float32)>

numpy 兼容性

相当于 np.std

请注意np.std 有一个dtype 参数,可用于指定输出类型。默认情况下这是 dtype=float64 。另一方面,tf.math.reduce_std 具有来自 input_tensor 的激进类型推断。

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注:本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.math.reduce_std。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。