El método Tensorflow math.accumulate_n() realiza la suma de elementos de una lista de tensores pasados. El resultado es un tensor después de realizar la operación. La operación se realiza sobre la representación de a y b. Este método pertenece al módulo de matemáticas.
Sintaxis: tf.math.accumulate_n(entradas, forma=Ninguno, tensor_dtype=Ninguno, nombre=Ninguno) Argumentos
- entradas: este parámetro toma una lista de objetos Tensor, y cada uno de ellos con la misma forma y tipo.
- forma: este es un parámetro opcional y define la forma esperada de los elementos de las entradas.
- dtype: este es un parámetro opcional y define el tipo de datos esperado de las entradas.
- nombre: Este es un parámetro opcional y este es el nombre de la operación.
Return: Devuelve un Tensor que tiene la misma forma y tipo que los elementos de las entradas.
Veamos este concepto con la ayuda de algunos ejemplos: Ejemplo 1:
Python3
# Importing the Tensorflow library import tensorflow as tf # A constant a and b a = tf.constant([[1, 3], [6, 7]]) b = tf.constant([[5, 2], [3, 8]]) # Applying the accumulate_n() function # storing the result in 'c' c = tf.math.accumulate_n([a, b, b]) # Initiating a Tensorflow session with tf.Session() as sess: print("Input 1", a) print(sess.run(a)) print("Input 2", b) print(sess.run(b)) print("Output: ", c) print(sess.run(c))
Producción:
Input 1 Tensor("Const_67:0", shape=(2, 2), dtype=int32) [[1 3] [6 7]] Input 2 Tensor("Const_68:0", shape=(2, 2), dtype=int32) [[5 2] [3 8]] Output: Tensor("AccumulateNV2_2:0", shape=(2, 2), dtype=int32) [[11 7] [12 23]]
Ejemplo 2:
Python3
# Importing the Tensorflow library import tensorflow as tf # A constant a and b a = tf.constant([[2, 4], [1, 3]]) b = tf.constant([[5, 3], [4, 6]]) # Applying the accumulate_n() function # storing the result in 'c' c = tf.math.accumulate_n([b, a, b], shape =[2, 2], tensor_dtype = tf.int32) # Initiating a Tensorflow session with tf.Session() as sess: print("Input 1", a) print(sess.run(a)) print("Input 2", b) print(sess.run(b)) print("Output: ", c) print(sess.run(c))
Producción:
Input 1 Tensor("Const_73:0", shape=(2, 2), dtype=int32) [[2 4] [1 3]] Input 2 Tensor("Const_74:0", shape=(2, 2), dtype=int32) [[5 3] [4 6]] Output: Tensor("AccumulateNV2_5:0", shape=(2, 2), dtype=int32) [[12 10] [ 9 15]]
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por PranchalKatiyar y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA