TensorFlow函數(shù)教程：tf.nn.sufficient_statistics

tf.nn.sufficient_statistics函數(shù)

tf.nn.sufficient_statistics(
    x,
    axes,
    shift=None,
    keep_dims=False,
    name=None
)

定義在：tensorflow/python/ops/nn_impl.py。

計算x的均值和方差的完全統(tǒng)計量。

這些完全統(tǒng)計量是使用可選擇移動的輸入上的一個傳遞算法計算的。

您可以參閱：https://en.wikipedia.org/wiki/Algorithms_for_calculating_variance#Computing_shifted_data

參數(shù)：

• x：一個Tensor。
• axes：整數(shù)數(shù)組。用于計算均值和方差的軸。
• shift：一個Tensor，包含為數(shù)值穩(wěn)定性而移動數(shù)據(jù)的值，或者，如果不執(zhí)行移位，則為None。接近真實(shí)均值的移位提供了數(shù)值最穩(wěn)定的結(jié)果。
• keep_dims：生成與輸入具有相同維度的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。
• name：用于確定計算完全統(tǒng)計量的操作范圍的名稱。

返回：

與x具有相同類型四個Tensor對象：

• 個數(shù)（要平均的元素數(shù)）。
• 數(shù)組中元素的總和（可能已移位）。
• 數(shù)組中元素的平方和（可能已移位）。
• 必須糾正均值的移位，如果shift是None，則為None。