Tensorflowの中央値

Question

テンソルフローのリストの中央値はどのようにして計算できますか？

node = tf.median(X) 

同様にXがnumpyのではプレースホルダ
ですが、私は直接、中央値を取得するためにnp.median使用することができます。テンソルフローでnumpy演算を使用するにはどうすればよいですか？

Answer 1

numpy関数を使用する必要はありません。 Xがすでに整形をスキップすることができますベクトルの場合

def get_median(v): 
    v = tf.reshape(v, [-1]) 
    m = v.get_shape()[0]//2 
    return tf.nn.top_k(v, m).values[m-1] 

を：あなたが使用してtensorflow内の中央値を計算することができます。

Answer 2

現在TFにはno median functionが存在します。 TFでnumpy操作を使用する唯一の方法は、グラフを実行した後です。

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

a = tf.random_uniform(shape=(5, 5)) 

with tf.Session() as sess: 
    np_matrix = sess.run(a) 
    print np.median(np_matrix) 

Answer 3

tensorflowで配列の中央値を計算するには、quantileの関数を使用できます。これは、50％分位がmedianであるためです。 interpolationパラメータはlower、higher又はnearestサンプル値に結果を近似するため

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

np.random.seed(0) 
x = np.random.normal(3.0, .1, 100) 

median = tf.contrib.distributions.percentile(x, 50.0) 

tf.Session().run(median) 

このコードは、np.medianの同じ動作をしていません。

あなたが使用することができ、同じ動作をする場合：そのほかに

median = tf.contrib.distributions.percentile(x, 50.0, interpolation='lower') 
median += tf.contrib.distributions.percentile(x, 50.0, interpolation='higher') 
median /= 2. 
tf.Session().run(median) 

、上記のコードはnp.percentile(x, 50, interpolation='midpoint')と同等です。