tensorflow tf.data.Dataset.reduce()用法及代码示例

借助tf.data.Dataset.reduce()方法，我们可以获得数据集中所有元素的简化变换tf.data.Dataset.reduce()方法。

用法： tf.data.Dataset.reduce()

返回：Return combined single result after transformation.

注意：
这些给定的示例将演示新版本的tensorflow 2.0的用法，因此，如果要运行这些示例，请在命令提示符下运行以下命令。

pip install tensorflow==2.0.0-rc2

范例1：
在这个例子中，我们可以通过使用tf.data.Dataset.reduce()方法，我们能够从数据集中获得所有元素的简化变换。

# import tensorflow 
import tensorflow as tf 
  
# using tf.data.Dataset.reduce() method 
gfg = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3, 4, 5]) 
  
print(gfg.reduce(0, lambda x, y:x + y).numpy())

输出：

15

范例2：

# import tensorflow 
import tensorflow as tf 
  
# using tf.data.Dataset.reduce() method 
gfg = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([[5, 10], [3, 6]]) 
  
print(gfg.reduce(0, lambda x, y:x * y).numpy())

输出：

[15, 60]

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Jitender_1998大神的英文原创作品 Tensorflow | tf.data.Dataset.reduce()。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。