1、tf.reduce_max函數的作用：計算張量的各個維度上的元素的最大值。例子:

import tensorflow as tf
max_value = tf.reduce_max([1, 3, 2])
with tf.Session() as sess:
max_value = sess.run(max_value)
print(max_value)
結果為3
??? 2、tf.sequence_mask的作用是構建序列長度的mask標志 。 例子：

import tensorflow as tf
mask = tf.sequence_mask([1, 3, 2], 5)
with tf.Session() as sess:
mask = sess.run(mask)
print(mask)
結果是：

[[ True False False False False]
[ True True True False False]
[ True True False False False]]
??? 3、兩個函數結合使用：

? # 根據目標序列長度，選出其中最大值，然后使用該值構建序列長度的mask標志，代碼：

import tensorflow as tf
max_value = tf.reduce_max([1, 3, 2])
mask = tf.sequence_mask([1, 3, 2], max_value)
with tf.Session() as sess:
mask = sess.run(mask)
print(mask)
結果是：

[[ True False False]
[ True True True]
[ True True False]]
---------------------
作者：qq_28808697
來源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/qq_28808697/article/details/80648657
版權聲明：本文為博主原創文章，轉載請附上博文鏈接！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的tensorflow 学习笔记-- tf.reduce_max、tf.sequence_mask的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。