2016-02-28 45 views

Trả lời

24

Có tf.reduce_sum là công cụ mạnh hơn một chút để làm như vậy. https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/api_docs/python/math_ops.md#tfreduce_suminput_tensor-reduction_indicesnone-keep_dimsfalse-namenone-reduce_sum

# 'x' is [[1, 1, 1] 
#   [1, 1, 1]] 
tf.reduce_sum(x) ==> 6 
tf.reduce_sum(x, 0) ==> [2, 2, 2] 
tf.reduce_sum(x, 1) ==> [3, 3] 
tf.reduce_sum(x, 1, keep_dims=True) ==> [[3], [3]] 
tf.reduce_sum(x, [0, 1]) ==> 6 
+0

đó là chính xác những gì tôi đang tìm kiếm , cảm ơn! Tại sao không phải là điều này trong trang web howto? – maroxe

+0

Bạn có thể xem chi tiết một chút tại sao 'tf.reduce_sum (x, [0, 1]) ==> 6' không? Tôi vấp phải nó. – lerner

+1

@Lemer - bạn đang yêu cầu TF tính tổng trên hai trục - 0 và 1, vì ma trận là 2D, bạn kết thúc với tổng số tiền hoàn chỉnh của tất cả các phần tử. Nói chung có KD tensor và tổng hợp trên L trục bạn kết thúc với (K-L) D tensor, do đó cho K = L nó luôn luôn xuất ra một float (0D tensor). – lejlot

Các vấn đề liên quan