为什么tensorflow在reduce_max，reduce_min，reduce_sum等中使用reduce_ *？

Question

我总是试图找到与函数名称相关的语义，因为这真的有助于理解和连接事物。

我只是想了解为什么Google为这些方法提出了reduce_ *命名约定：

• reduce_all
• reduce_any
• reduce_join
• reduce_logsumexp
• reduce_max
• reduce_mean
• reduce_min
• reduce_prod
• reduce_sum

是因为所有这些操作都会减小输入张量的维数吗？

Answer 1

Reduce只是一系列操作的名称，用于从对象序列创建单个对象，重复应用相同的二进制操作。

例如，数组的总和可以被视为对序列的前两个元素的+操作的应用，然后是结果和第三个元素的总和，依此类推。这给出了整个数组的总和。因此，sum(1, 2, 3, 4)可以计算为(((1 + 2) + 3) + 4)。 reduce的这种实现在计算上是低效的，因为所有都是顺序计算的，所以tensorflow（和其他软件）使用并行减少（其中sum（1,2,3,4）计算得更像（1 + 2）+（3 + 4）），但这只是细节。