TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo.
reduce_std() se usa para encontrar la desviación estándar de los elementos a través de las dimensiones de un tensor.
Sintaxis: tensorflow.math.reduce_std(entrada_tensor, eje, keepdims, nombre)
Parámetros:
- input_tensor: Es un tensor numérico a reducir.
- eje (opcional): Representa las dimensiones a reducir. Su valor debe estar en el rango [-rank(input_tensor), rank(input_tensor)). Si no se da ningún valor para esto, todas las dimensiones se reducen.
- keepdims (opcional): su valor predeterminado es falso. Si se establece en Verdadero, conservará la dimensión reducida con longitud 1.
- name(opcional): Define el nombre de la operación.
Devuelve: Devuelve un tensor.
Ejemplo 1:
Python3
# importing the library import tensorflow as tf # Initializing the input tensor a = tf.constant([1, 2, 3, 4], dtype = tf.float64) # Printing the input tensor print('Input: ', a) # Calculating result res = tf.math.reduce_std(a) # Printing the result print('Result: ', res)
Producción:
Input: tf.Tensor([1. 2. 3. 4.], shape=(4, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor(1.118033988749895, shape=(), dtype=float64)
Ejemplo 2:
Python3
# importing the library import tensorflow as tf # Initializing the input tensor a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]], dtype = tf.float64) # Printing the input tensor print('Input: ', a) # Calculating result res = tf.math.reduce_std(a, axis = 1, keepdims = True) # Printing the result print('Result: ', res)
Producción:
Input: tf.Tensor( [[1. 2.] [3. 4.]], shape=(2, 2), dtype=float64) Result: tf.Tensor( [[0.5] [0.5]], shape=(2, 1), dtype=float64)
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por aman neekhara y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA