输入是二维张量:
1 1 1
1 1 1
tensorflow中的0轴是行,1轴是列。 沿着0轴的总和将产生长度为3
的一维张量,每个元素都是每个列的总和。结果是[2, 2, 2]
。对于行也是如此。
在这种情况下,沿两个轴的总和是张量中所有值的总和,即6
。
与numpy的比较:
a = np.array([[1, 1, 1], [1, 1, 1]])
np.sum(a, axis=0) # [2 2 2]
np.sum(a, axis=1) # [3 3]
np.sum(a, axis=(0, 1)) # 6
如您所见,输出是相同的。
0
我正在学习tensorflow,我从tensorflow网站上获取了以下代码。根据我的理解,axis = 0用于行,而axis = 1用于列。
他们如何获得评论中提到的输出?我已经根据对##的想法提到了输出。