Tensorflow | TF.data.dataset.reduce()
原文:https://www.geesforgeks.org/tensorflow-TF-data-dataset-reduce/
借助**tf.data.Dataset.reduce()**方法，利用tf.data.Dataset.reduce()方法可以得到数据集中所有元素的约简变换。
语法:
tf.data.Dataset.reduce()返回:转换后返回组合单结果。
注意: 这些给定的示例将演示 tensorflow 2.0 新版本的使用，因此如果您想要运行这些示例，请在命令提示符下运行以下命令。
pip install tensorflow==2.0.0-rc2
示例#1 :
在这个示例中，我们可以看到，通过使用tf.data.Dataset.reduce()方法，我们能够从数据集获得所有元素的简化变换。
# import tensorflow
import tensorflow as tf
# using tf.data.Dataset.reduce() method
gfg = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3, 4, 5])
print(gfg.reduce(0, lambda x, y: x + y).numpy())
输出:
Fifteen
例 2 :
# import tensorflow
import tensorflow as tf
# using tf.data.Dataset.reduce() method
gfg = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([[5, 10], [3, 6]])
print(gfg.reduce(0, lambda x, y: x * y).numpy())
输出:
[15, 60]
