Keras后端中有许多函数具有keepdims
参数。例如
sum(x, axis=None, keepdims=False)
我找不到任何关于这意味着什么的解释。有人可以解释它的作用吗?此外,axis
None
是什么意思?是否与说axis = -1
?
答案 0 :(得分:4)
这些不是gulp.task('deploy', function() {
return gulp.src('build/test_for_rsync')
.pipe(rsync({
root: 'build', ...
特定参数,而是keras
参数。
轴:无或int或元组,可选
执行求和的轴或轴。默认值(axis = None)对输入数组的所有维度执行求和。轴可以是负的,在这种情况下,它从最后一个轴到第一个轴计数。
1.7.0版中的新功能。
如果这是一个整数元组,则在多个轴上执行求和,而不是像以前那样对单个轴或所有轴执行求和。
keepdims :bool,可选
如果将其设置为True,则缩小的轴将作为尺寸为1的尺寸保留在结果中。使用此选项,结果将正确地针对原始arr。
进行广播
答案 1 :(得分:1)
您可以在deeplearning.net
找到theano(keras后端之一)的文档和教程对于方法theano.tensor.sum
,请参阅here
theano.tensor.sum(x,axis = None,dtype = None,keepdims = False,acc_dtype = None)
轴 - 沿其计算总和的轴或轴
keepdims - (boolean)如果将其设置为True,则缩小的轴将作为尺寸为1的尺寸保留在结果中。使用此选项,结果将正确地针对原始张量进行广播。
正如EoinS指出的那样,theano功能与numpy非常相似。