以下函数用于计算逻辑回归的准确率，但在这个函数中使用reduce_mean函数的目的是什么？

代码如下：

import tensorflow as tf    def accuracy(y_pred, y_true):        # 预测类别是预测向量中最高分数的索引（即argmax）。            correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_pred, 1), tf.cast(y_true, tf.int64))            return tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

回答：

首先要注意的是，度量或损失函数通常期望一批预测值/真实标签作为输入。现在，correct_prediction的每个元素如果对应的预测是正确的，则为True；否则为False。然后，tf.cast(correct_prediction, tf.float32)会将True值转换为1，将False值转换为0。因此，计算其平均值（即均值）就相当于预测的准确率（虽然是[0,1]范围内的值，而不是百分比）。

为了进一步澄清这一点，请考虑以下情况：

>>> correct_prediction[True, False, False, True, True]    # 5个预测中有3个是正确的>>> tf.cast(correct_prediction, tf.float32)[1, 0, 0, 1, 1]>>> tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))0.6    # 这意味着60%的准确率，这正是我们所期望的