Python tf.math.reduce_variance用法及代码示例

计算张量维度上元素的方差。

用法

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

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_variance(x)
<tf.Tensor:shape=(), dtype=float32, numpy=1.25>
tf.math.reduce_variance(x, 0)
<tf.Tensor:shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([1., 1.], ...)>
tf.math.reduce_variance(x, 1)
<tf.Tensor:shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([0.25, 0.25], ...)>

numpy 兼容性

相当于 np.var

请注意np.var 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_variance 具有来自 input_tensor 的激进类型推断。