如何在Tensorflow中创建列总和？

Tensorflow中的以下等效内容是什么？如何在Tensorflow中创建列总和？

np.sum(A, axis=1)

来源

2016-02-28 maroxe

检查文档为[reduce_sum（https://www.tensorflow.org/versions/r0.7/api_docs/python/math_ops.html#reduce_sum） –

有tf.reduce_sum这是一个更强大的工具这样做。 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

来源

2016-02-28 23:42:13 lejlot

这正是我一直在寻找，谢谢！为什么这不是在网站howto？ – maroxe

请详细介绍一下为什么'tf.reduce_sum（x，[0，1]）==> 6'？我绊倒了它。 – lerner

@Lemer - 你要求TF总结两个轴 - 第0和第1，所以既然矩阵是2D，你最终会得到所有元素的全部总和。一般情况下，KD张量和在L轴上求和的结果是（K-L）D张量，因此对于K = L，它总是输出一个浮点数（0D张量）。 – lejlot

如何在Tensorflow中创建列总和？

回答

相关问题