Tensorflow Math ops中的标准偏差计算

Question

我正在尝试使用c ++ api在Tensorflow中转换以下方法（在python中）。

['USA', 'China, P.R.', 'Russian Federation', 'Saudi Arabia', 'India', 'France', 'UK', 'Japan', 'Germany', 'Korea, South', 'Italy', 'Australia', 'Brazil', 'Israel', 'Canada', 'Spain', 'Turkey', 'Iran', 'Algeria', 'Pakistan']

我的转换尚未完成。任何人都可以使用Tensorflow c ++ api的数学运算来帮助计算标准偏差吗？

def prewhiten(x):
    mean = np.mean(x)
    std = np.std(x)
    std_adj = np.maximum(std, 1.0/np.sqrt(x.size))
    y = np.multiply(np.subtract(x, mean), 1/std_adj)
    return y

我需要美白Tensor说一个矩阵的平均值和＆amp;标准偏差......

更新1：

我已经实现了一个代码，但结果与python的结果不一样。谁能用c ++ Tensorflow api专家帮忙吗？我目前的转换是：

Div(root.WithOpName(out_name), Sub(root, x , Mean(root, x, {}) ), {input_std});

此处2500来自我的矩阵Mul(root.WithOpName(output_name), Sub(root, x, Mean(root, x, {1}) ), Reciprocal(root, Maximum(root, Sqrt(root, Sum(root, Square(root, Sub(root, x, Mean(root, x, {1}))), {1})), 1.0/2500.0))); ，其元素为50x50 == 2500