tf.reduce_mean機能の使用状況や興味深い違い

= tf.Sessionセッション数（）

A = np.array（[1]、[2,3,5]）＃このコードは、浮動小数点として予約され

、A1 = np.array（[1,2,3,5]） ＃のコード整数を残します

C = tf.reduce_mean（A）
D = sess.run（C）
プリント（A）
プリント（D）
C1 = tf.reduce_mean（A1）
D1 = sess.run（C1）
プリント（A1）
プリント（D1）

要約：tf.reduce_mean（軸）は入力行列の次元であるものと軸の平均である平均値、です。しかし、発見を実行するコードは、Aは、小数点形式と浮動小数点数をフローティングされ、aは整数であり、降ろさリターンの整数です。