Tensorflow.js tf.mean()函数

Tensorflow.js是谷歌开发的一个开源库，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型和深度学习神经网络。

tf.mean()函数用于计算指定张量在其维度上的平均值。它沿轴的维度减少给定的输入元素。如果参数“keepDims”为真，则保留长度为 1 的缩减维度，否则 Tensor 的等级会减少 1。如果轴参数没有条目，则返回一个具有所有缩减维度的单个元素的张量。

句法：

tf.mean (x, axis?, keepDims?)

参数：此函数接受三个参数，如下所示：

• x：正在计算平均值的输入张量。
• 轴：要减少的指定维度。默认情况下，它会减少所有维度。它是可选参数。
• keepDims：如果此参数值为真，则保留长度为 1 的缩减维度，否则 Tensor 的秩减少 1。它也是可选参数。

返回值：它返回一个均值的张量。

示例 1：

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Initializing a some tensors 
const a = tf.tensor1d([0, 1]);
const b = tf.tensor1d([3, 5]);
const c = tf.tensor1d([2, 4, 7]);
  
// Calling the .mean() function over 
// the above tensors
a.mean().print();
b.mean().print();
c.mean().print();

输出：

Tensor
   0.5
Tensor
   4
Tensor
   4.333333492279053

示例 2：

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Initializing a some tensors 
const a = tf.tensor1d([0, 1]);
const b = tf.tensor2d([3, 5, 2, 8], [2, 2]);
const c = tf.tensor1d([2, 4, 7]);
  
// Initializing a axis parameters
const axis1 = -1;
const axis2 = -2;
const axis3 = 0;
  
// Calling the .mean() function over 
// the above tensors
a.mean(axis1).print();
b.mean(axis2, true).print();
c.mean(axis1, false).print();
b.mean(axis3, false).print();

输出：

Tensor
   0.5
Tensor
    [[2.5, 6.5],]
Tensor
   4.333333492279053
Tensor
   [2.5, 6.5]

参考： https://js.tensorflow.org/api/latest/#mean