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关于reduce的理解

时间:2019-03-29 13:18:58      阅读:170      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:归约   问题   步骤   例子   元素   这一   二维   相加   axis   

什么是reduce

reduce这个词字面上来讲,大多称作“归约”,但这个词太专业了,以至于第一眼看不出来意思。我更倾向于解释为“塌缩”,这样就形象多了。对一个n维的情况进行reduce,就是将执行操作的这个维度“塌缩”。还是上面tf.reduce_sum(a, axis=1)的例子,输出[[ 4, 6], [12, 14]]是二维,显然是被“塌缩”了,塌缩的哪个维度呢?就是被操作的维度,第2个维度,也就是axis=1(0开始索引)。tf.reduce_sum(a, axis=1)具体执行步骤如下:

  1. 找到a中axis=1的元素,也就是[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]这4个数组(两两一组,因为前两个和后两个的地位相同)
  2. 在axis=1的维度进行相加也就是[1,2]+[3,4]=[4,6],[5,6]+[7,8]=[12, 14]
  3. “塌缩”这一维度,也就是说“掉一层方括号”,得出[[ 4, 6], [12, 14]]

接下来是一个附加问题:

关于reduce的理解

标签:归约   问题   步骤   例子   元素   这一   二维   相加   axis   

原文地址:https://www.cnblogs.com/clemente/p/10620546.html

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