Керас бэкэнд способ создать тензор средних значений той же длины, что и оригинальный тензор?

Question

Если у меня есть тензор 1, 2, 3, 4, 5]. Есть ли что-то, что я могу использовать в бэкэнде для создания тензора [3, 3, 3, 3, 3]?

Я пытаюсь вычислить базовые потери на основе среднего значения для вывода

avg_true = K.mean(y_true)
baseline = sigmoid_loss(avg_true, y_pred)

Я не уверен, работает ли здесь код (avg_true, y_pred), потому что avg_true - это просто одно значение, а y_pred - тензор?

Answer 1

Вам нужно что-то вроде этого:

X = np.array([1,2,3,4,5])
avg_true = tf.fill(tf.shape(X), tf.reduce_mean(X))
# [3, 3, 3, 3, 3]