有一个semi-famousarticlewrittenbyGuidohimself暗示reduce()应该走渡渡鸟的路并离开语言。它甚至被从Python3中的顶级函数降级(insteadgettingstuffedinthefunctoolsmodule)。对于许多其他函数式编程主食(map等)，可以使用常见的清晰替代方案。例如，大多数时候map()最好写成列表推导式。我想知道是否有类似的“更Pythonic”替代reduce函数。我有一点函数式编程背景(尤其是ML)，所以reduce()在考虑解决方案时经常会浮现在我的脑海中，但是如果有更好的方法来解决它们(没有展开对for循环的r
近期新装了一台深度学习工作站，完成基本环境的配置。但是在Python多进程模块配置上遇到了以前也遇到过的问题，为了防止相似情况再次发生，特此记下。问题描述：执行以下命令：pipinstallmpi4py报错信息：Collectingmpi4py==3.1.3 Usingcachedmpi4py-3.1.3.tar.gz(2.5MB) Installingbuilddependencies...done Gettingrequirementstobuildwheel...done Preparingmetadata(pyproject.toml)...doneBuildingwheelsforc
（1）问题MPI实现矩阵向量：Ab的乘积。其中A：100行100列，b为列向量。（2）思路将所有进程分为两部分，rank=0的进程为master节点，其余进程为worker节点。master节点：（1）对A，b赋值，同时将b广播出去（这里涉及一个对广播这个函数不太熟悉的点）（2）对A进行划分，使其被划分为worker数量的份数，并将相应数据发送给相应的工人节点（3）接收工人节点的计算结果，并对收到的结果及进行一定的处理从而得到最终结果worker节点：（1）接受来自master的参数（2）对接收到的数据进行计算（3）将结果返回给master（3）代码main.cpp: #include#inc
网上似乎有很多关于python3.0中reduce()函数的更改以及应该如何删除它的讨论。我很难理解为什么会这样；我发现在各种情况下使用它是很合理的。如果轻视只是主观的，我无法想象这么多人会关心它。我错过了什么？reduce()有什么问题？ 最佳答案 正如Guido在他的Thefateofreduce()inPython3000中所说的那样帖子:Sonowreduce().ThisisactuallytheoneI'vealwayshatedmost,because,apartfromafewexamplesinvolving+or
网上似乎有很多关于python3.0中reduce()函数的更改以及应该如何删除它的讨论。我很难理解为什么会这样；我发现在各种情况下使用它是很合理的。如果轻视只是主观的，我无法想象这么多人会关心它。我错过了什么？reduce()有什么问题？ 最佳答案 正如Guido在他的Thefateofreduce()inPython3000中所说的那样帖子:Sonowreduce().ThisisactuallytheoneI'vealwayshatedmost,because,apartfromafewexamplesinvolving+or
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，以便editingthispost提供事实和引用来回答它.关闭6年前。Improvethisquestion这里有没有人有任何有用的代码在python中使用reduce()函数？除了我们在示例中看到的通常的+和*之外，还有其他代码吗？请参阅Fateofreduce()inPython3000通过GvR 最佳答案 除了+和*之外，我发现它的其他用途是与and和or，但现在我们有any和all来替换这些情况。foldl和foldr确实在Schem
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，以便editingthispost提供事实和引用来回答它.关闭6年前。Improvethisquestion这里有没有人有任何有用的代码在python中使用reduce()函数？除了我们在示例中看到的通常的+和*之外，还有其他代码吗？请参阅Fateofreduce()inPython3000通过GvR 最佳答案 除了+和*之外，我发现它的其他用途是与and和or，但现在我们有any和all来替换这些情况。foldl和foldr确实在Schem
审查Java8StreamAPI设计，我对Stream.reduce()上的通用不变性感到惊讶论据:Ureduce(Uidentity,BiFunctionaccumulator,BinaryOperatorcombiner)同一个API的一个看似更通用的版本可能对U的各个引用应用了协变/逆变。，如:Ureduce(Uidentity,BiFunctionaccumulator,BiFunctioncombiner)这将允许以下情况，目前这是不可能的://Assumingwewanttoreusethesetoolsallovertheplace:BiFunctionnumberAdd
审查Java8StreamAPI设计，我对Stream.reduce()上的通用不变性感到惊讶论据:Ureduce(Uidentity,BiFunctionaccumulator,BinaryOperatorcombiner)同一个API的一个看似更通用的版本可能对U的各个引用应用了协变/逆变。，如:Ureduce(Uidentity,BiFunctionaccumulator,BiFunctioncombiner)这将允许以下情况，目前这是不可能的://Assumingwewanttoreusethesetoolsallovertheplace:BiFunctionnumberAdd
分类目录：《深入浅出TensorFlow2函数》总目录相关文章：·深入浅出TensorFlow2函数——tf.reduce_sum·深入浅出TensorFlow2函数——tf.math.reduce_sum·深入浅出Pytorch函数——torch.sum·深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.sum计算张量各维度上元素的总和。语法tf.math.reduce_sum(input_tensor,axis=None,keepdims=False,name=None)参数input_tensor：[Tensor]待求和的多维Tensor。axis：求和运算的维度。如果为None，则
