tf.reduce_mean作用降维或计算平均值

问题提出：

怎样快速获取矩阵中每一维元素的均值？

怎样快速获取矩阵中每一列元素的均值？

解决方法：

使用tensorflow中自带的tf.reduce_mean()函数。

函数介绍：

reduce_mean(input_tensor,
                axis=None,
                keep_dims=False,
                name=None,
                reduction_indices=None)

         第一个参数input_tensor： 输入的待降维的tensor;

         第二个参数axis： 指定的轴，如果不指定，则计算所有元素的均值;

         第三个参数keepdims：是否降维度，设置为True，输出的结果保持输入tensor的形状，设置为False，输出结果会降低维度;

         第四个参数name： 操作的名称;

         第五个参数 reduction_indices：在以前版本中用来指定轴，已弃用;

示例：

具体步骤：

import tensorflow as tf

x = [[2,4,6],[12,14,16]]
xx = tf.cast(x,tf.float32)
mean_all = tf.reduce_mean(xx,keepdims=False)
mean_0 = tf.reduce_mean(xx, axis=0, keepdims=False)
mean_1 = tf.reduce_mean(xx, axis=1, keepdims=False)
with tf.Session() as sess:
    m_a,m_0,m_1 = sess.run([mean_all,mean_0,mean_1])
print(m_a)
print(m_0)
print(m_1)

运行结果：

9.0
[ 7.  9. 11.]
[ 4. 14.]

参考：https://blog.****.net/dcrmg/article/details/79797826#commentBox