我怎样才能求n个张量的平均值？将它们相加并将结果除以 N。得到具有相同形状的张量
我正在使用Python 3.7.7。和张量流 2.1.0。
我是新手。
我有 N 个具有形状的张量(1, 12, 12, 512)，我想对每个数组求和以获得具有相同形状的张量(1, 12, 12, 512)。然后除以N。
这些张量是编码器的输出，摘要如下：
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Layer (type) Output Shape Param #
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input_1 (InputLayer) [(None, 200, 200, 1)] 0
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conv1_1 (Conv2D) (None, 200, 200, 64) 1664
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conv1_2 (Conv2D) (None, 200, 200, 64) 102464
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pool1 (MaxPooling2D) (None, 100, 100, 64) 0
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conv2_1 (Conv2D) (None, 100, 100, 96) 55392
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conv2_2 (Conv2D) (None, 100, 100, 96) 83040
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pool2 (MaxPooling2D) (None, 50, 50, 96) 0
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conv3_1 (Conv2D) (None, 50, 50, 128) 110720
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conv3_2 (Conv2D) (None, 50, 50, 128) 147584
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pool3 (MaxPooling2D) (None, 25, 25, 128) 0
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conv4_1 (Conv2D) (None, 25, 25, 256) 295168
我一直在寻找，但我只找到了tf.math.reduce_mean并且我认为它没有做我想做的事。
我该怎么做？
更新：
我想我可以使用tf.math.add_n对所有张量求和，然后将结果张量除以 N。但我不确定。
波斯汪1回答
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阿晨1998
看起来您只是在寻找 0 轴的平均值？import tensorflow as tfx = tf.random.uniform((100, 12, 12, 512), 0, 1, dtype=tf.int32)tf.reduce_mean(x, axis=0, keepdims=True)结果形状：TensorShape([1, 12, 12, 512])如果您正在处理 shape 的张量列表(1, 12, 12, 512)，则效果是相同的：x = [tf.random.uniform((1, 12, 12, 512), 0, 1, dtype=tf.int32) for i in range(10)]tf.reduce_mean(x, axis=0)TensorShape([1, 12, 12, 512])
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