sess=tf.Session() a=np.array([1,2,3,5.]) # 此代码保留为浮点数 a1=np.array([1,2,3,5]) # 此代码保留为整数 c=tf.reduce_mean(a)d=sess.run(c)print(a)print(d)c1=tf.reduce_mean(a1)d1=sess.run(c1)print(a1)print(d1) 总结:tf.reduce_mean(a,axis)是均值,其中a是输入矩阵,axis是从什么维度求均值.然而,代码运行发

Python中的list/tuple,numpy中的ndarrray与tensorflow中的tensor. 用python中list/tuple理解,仅仅是从内存角度理解一个序列数据,而非数学中标量,向量和张量. 从python内存角度理解,就是一个数值,长度为1,并且不是一个序列: 从numpy与tensorflow数学角度理解,就是一个标量,shape为(),其轴为0: [1,2,3,4,5,6] 从python内存角度理解,就是1*6或者长度为6的一个序列: 从numpy与tensorf

[前言] 对于矩阵(Matrix)的特征值(Eigens)求解,采用数值分析(Number Analysis)的方法有一些,我熟知的是针对实对称矩阵(Real Symmetric Matrix)的特征值和特征向量(Characteristic Vectors)求解算法——雅克比算法(Jacobi).Jacobi算法的原理和实现可以参考[https://blog.csdn.net/zhouxuguang236/article/details/40212143].通过Jacobi算法可以以任意精度近

tf.reduce_mean reduce_mean( input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None ) 功能说明: 计算张量 input_tensor 平均值 参数列表: 参数名 必选 类型 说明 input_tensor 是 张量 输入待求平均值的张量 axis 否 None.0.1 None:全局求平均值:0:求每一列平均值:1:求每一行平均值 keep_dims 否 Boolean

转载:https://www.cnblogs.com/yuzhuwei/p/6986171.html 1.概述 在深度学习里研究的物体的关系,都是比较复杂的.比如一个图片32X32大小的,它的像素信息就有1024个点,如果考虑RGB三种颜色,就是1024X3了.对于目前还没有办法构造140亿个神经元的计算机来说,只能干一件事情,就是简化,化繁为简.为了简化,就需要使用算法来进行,在数学上最简单的处理,就是求平均值.这个道理非常简单,如果10个数,只要把它们相加,再除以10即可.对于0维数字,可以

https://blog.csdn.net/chengshuhao1991/article/details/78545723 在计算损失时,通常会用到reduce_sum()函数来进行求和,但是在使用过程中常常会搞不清楚具体是怎样进行计算的,通过查阅资料,逐渐搞清楚了这个函数的用法,下面就来详细解释一下. 在TensorFlow官方文档中有这样的解释:这里写图片描述 其实在reduce_sum()中,是从维度上去考虑的.其中的参数reduction_indices很容易搞蒙圈,上个图加深理解吧.

摘要:池化层的主要目的是降维,通过滤波器映射区域内取最大值.平均值等操作. 均值池化:tf.nn.avg_pool(input,ksize,strides,padding) 最大池化:tf.nn.max_pool(input,ksize,strides,padding) input:通常情况下是卷积层输出的featuremap,shape=[batch,height,width,channels]              假定这个矩阵就是卷积层输出的featuremap(2通道输出)  他的s

问题描述 输入两个矩阵,分别是m*s,s*n大小.输出两个矩阵相乘的结果. 输入格式 第一行,空格隔开的三个正整数m,s,n(均不超过200). 接下来m行,每行s个空格隔开的整数,表示矩阵A(i,j). 接下来s行,每行n个空格隔开的整数,表示矩阵B(i,j). 输出格式 m行,每行n个空格隔开的整数,输出相乘後的矩阵C(i,j)的值. 样例输入 2 3 21 0 -11 1 -30 31 23 1 样例输出 -3 2-8 2提示矩阵C应该是m行n列,其中C(i,j)等于矩阵A第i行行向量与矩

前言 在我的另一篇博文 Canvas坐标系转换 中,我们知道了所有的平移缩放旋转操作都会影响到画布坐标系.那在我们对画布进行了一系列操作之后,怎么再知道当前矩阵数据状态呢. 具体代码 首先请看下面的一段代码(下文具体解释代码作用): window.TrackTransform = function () { var svg = document.createElementNS("http://www.w3.org/2000/svg", 'svg'); var xform = svg.c

CSharpGL(32)矩阵与四元数与角度旋转轴的相互转换 三维世界里的旋转(rotate),可以用一个3x3的矩阵描述:可以用(旋转角度float+旋转轴vec3)描述.数学家欧拉证明了这两种形式可以相互转化,且多次地旋转可以归结为一次旋转.这实际上就是著名的轨迹球(arcball)方式操纵模型的理论基础. 本文中都设定float angleDegree为旋转角度,vec3 axis为旋转轴. +BIT祝威+悄悄在此留下版了个权的信息说: 四元数 +BIT祝威+悄悄在此留下版了个权的信息说:

0x00 前言 首先要说明的是,本文的标题事实上来自于知乎上的一个同名问题:为什么directX里表示三维坐标要建一个4*4的矩阵? - 编程 .因此,正如Milo Yip大神所说的这个标题事实上是存在问题的:矩阵是用于表示变换而不是坐标的.再了解了矩阵的作用之后,我们就要继续思考为什么变换要使用一个4×4的矩阵而不是3×3的矩阵呢?是不是多此一举呢?下面我们就来聊聊这个话题. 0x01 怎么平移一个三维空间中的点? 我们应该怎么平移一个三维空间中的点呢?答案很简单,我们只需要对这个点的坐标中的

参加腾讯前端实习生笔试,真的是被虐了千百遍,除了一条js程序题,其他半点前端都没有,都是考算法,计算机原理,数据结构.下面贴上腾讯笔试最后三大条中的一条,实现一个蛇形矩阵的输出.蛇形矩阵的什么样这里我就不多说了. var lineCount=0; var numCount=1; var lineLog=1; var doubleArray=[]; var result="result:"; var lineCountGet; function index (n) { ArrayMake

        我们考虑一个$N\times M$的矩阵数据,若要对矩阵中的部分数据进行读取,比如求某个$a\times b$的子矩阵的元素和,通常我们可以想到$O(ab)$的遍历那个子矩阵,对它的各个元素进行求和.然而当$a$或$b$很大的时候,这样的计算显得太慢,如果要求子矩阵的最大元素和(如Ural 1146),更是简直慢到不能忍.         于是就想,能不能在读入数据的同时,我就先进行一些预处理,使得到后面进行计算的时候,可以简化一些步骤呢?答案是可以的.        我们开一个

本题要求将给定的N个正整数按非递增的顺序,填入"螺旋矩阵".所谓"螺旋矩阵",是指从左上角第1个格子开始,按顺时针螺旋方向填充.要求矩阵的规模为m行n列,满足条件:m*n等于N:m>=n:且m-n取所有可能值中的最小值. 输入格式: 输入在第1行中给出一个正整数N,第2行给出N个待填充的正整数.所有数字不超过104,相邻数字以空格分隔. 输出格式: 输出螺旋矩阵.每行n个数字,共m行.相邻数字以1个空格分隔,行末不得有多余空格. 输入样例: 12 37 76

Given a n x n matrix where each of the rows and columns are sorted in ascending order, find the kth smallest element in the matrix. Note that it is the kth smallest element in the sorted order, not the kth distinct element. Example: matrix = [ [ 1, 5

Given an integer matrix, find the length of the longest increasing path. From each cell, you can either move to four directions: left, right, up or down. You may NOT move diagonally or move outside of the boundary (i.e. wrap-around is not allowed). E

An image is represented by a binary matrix with 0 as a white pixel and 1 as a black pixel. The black pixels are connected, i.e., there is only one black region. Pixels are connected horizontally and vertically. Given the location (x, y) of one of the

Write an efficient algorithm that searches for a value in an m x n matrix. This matrix has the following properties: Integers in each row are sorted in ascending from left to right. Integers in each column are sorted in ascending from top to bottom.

Write an efficient algorithm that searches for a value in an m x n matrix. This matrix has the following properties: Integers in each row are sorted from left to right. The first integer of each row is greater than the last integer of the previous ro

Given a m x n matrix, if an element is 0, set its entire row and column to 0. Do it in place. click to show follow up. Follow up: Did you use extra space?A straight forward solution using O(mn) space is probably a bad idea.A simple improvement uses O