Функция reduce_mean

Функция reduce_mean вычисляет среднее арифметическое значение элементов тензора. Первым параметром функция принимает исходный тензор. Вторым параметром можно передать оси axis, по которым нужно произвести усреднение. Третьим параметром указывается флаг keepdims, который сохраняет размерность исходного тензора.

Синтаксис

tf.reduce_mean(input_tensor, [axis], [keepdims])

Пример

Давайте вычислим среднее значение всех элементов одномерного тензора:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
res = tf.reduce_mean(t)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(3, shape=(), dtype=int32)

Пример

Давайте вычислим среднее значение элементов двумерного тензора по столбцам, то есть по оси 0:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
res = tf.reduce_mean(t, axis=0)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([2 3 4], shape=(3,), dtype=int32)

Пример

Давайте вычислим среднее значение элементов двумерного тензора по строкам, то есть по оси 1:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
res = tf.reduce_mean(t, axis=1)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([2 5], shape=(2,), dtype=int32)

Пример

Давайте вычислим среднее значение с сохранением размерности исходного тензора:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
res = tf.reduce_mean(t, axis=1, keepdims=True)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[2]
 [5]], shape=(2, 1), dtype=int32)

Пример

Давайте вычислим среднее значение для тензора с типом float32:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5], dtype=tf.float32)
res = tf.reduce_mean(t)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(3.0, shape=(), dtype=float32)

Смотрите также

функцию reduce_sum,
которая вычисляет сумму элементов тензора
функцию reduce_max,
которая вычисляет максимальный элемент тензора
функцию reduce_min,
которая вычисляет минимальный элемент тензора
функцию reduce_prod,
которая вычисляет произведение элементов тензора