np.mean과 tf.reduce_mean의 차이점은 무엇입니까? 에서 MNIST 초보자 튜토리얼 , 문이있다 accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) tf.cast기본적으로 객체의 텐서 유형을 변경하지만 tf.reduce_mean과 의 차이점은 무엇 np.mean입니까? 에 대한 문서는 다음과 같습니다 tf.reduce_mean. reduce_mean(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) input_tensor: 줄일 텐서입니다. 숫자 유형이어야합니다. reduction_indices: 줄일 치수입니다. (기본) 경우 None모든 치수를 줄입니다. #..