Python – tensorflow.math.reduce_variance()

tensorflow.math.reduce_variance()函数用于计算给定张量中的方差。

语法

tensorflow.math.reduce_variance(input_tensor, axis=None, keepdims=False, name=None)

参数

• input_tensor：输入张量。
• axis：指定计算方差的轴范围。
• keepdims：布尔值，指定是否保持轴的维度。
• name：操作的名称。

返回值

返回一个新的张量，具有与输入相同的数据类型，并且在指定的轴上计算方差。

示例

import tensorflow as tf

x = tf.constant([[1, 2], [3, 4]], dtype=tf.float32)
variance = tf.math.reduce_variance(x)
print("variance = ", variance.numpy())  # 输出：variance =  1.25

在上面的示例中，输入张量x的方差计算为1.25。

如果要在指定轴上计算方差，则可以使用axis参数。例如，计算张量x沿水平轴的方差，可以执行以下操作：

x = tf.constant([[1, 2], [3, 4]], dtype=tf.float32)
variance = tf.math.reduce_variance(x, axis=1)
print("variance = ", variance.numpy())  # 输出：variance =  [0.25 0.25]

在上面的示例中，输入张量x沿水平轴（轴1）的方差计算为[0.25, 0.25]。

可以使用keepdims参数来保持轴的维度。例如，计算张量x的方差，并保持轴1的维度，可以执行以下操作：

x = tf.constant([[1, 2], [3, 4]], dtype=tf.float32)
variance = tf.math.reduce_variance(x, axis=1, keepdims=True)
print("variance = ", variance.numpy())  # 输出：variance =  [[0.25], [0.25]]

在上面的示例中，输入张量x沿水平轴（轴1）的方差计算为[[0.25], [0.25]]，保持轴1的维度。

总结

tensorflow.math.reduce_variance()函数用于计算给定张量中的方差。可以使用axis参数来指定计算方差的轴范围，使用keepdims参数来保持轴的维度。返回一个新的张量，具有与输入相同的数据类型，并且在指定的轴上计算方差。