tensorflow中 tf.equal、tf.cast、tf.reduce_mean函数使用

一、tf.equal()

      使用方法：tf.equal(a,b)

      判断 a 和 b 对应位置的值是否相等，相等则返回 true , 不等则返回 false   （注意返回的是布尔值）

二、tf.cast()

      使用方法：tf.cast(a,dtype)         

      将输入的 a 的数据类型转成指定的数据类型（dtype）。

三、tf.reduce_mean()

       使用方法：tf.reduce_mean(a)   

       求a的平均值，返回是一个标量，也就是一个数字，不论a是多少维的

四、下面看一个小例子

 

import tensorflow as tf
a = [[1,2,2],[1,3,4]]
b = [[1,2,3],[3,5,6]]
c = tf.equal(a,b)
d = tf.cast(c,dtype=tf.float32)
e = tf.reduce_mean(d)
with tf.Session() as sess:
    c,d,e = sess.run([c,d,e])
    print(c)
    print(d)
    print(e)

 

输出结果：

 

[[ True  True False]
 [False False False]]
[[1. 1. 0.]
 [0. 0. 0.]]
0.33333334

注意：equal和cast都不会改变输入的维度，reduce_mean输出一个数值