tf.reduce_sum理解(小记)

本文详细介绍了 TensorFlow 中 reduce_sum 函数的功能及其使用方法。reduce_sum 用于对张量的指定维度进行求和操作,可以实现压缩求和并达到降维的目的。文章通过具体的例子展示了如何使用该函数按行、按列以及对整个张量进行求和。

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reduce_sum应该理解为压缩求和,用于降维


# 'x' is [[1, 1, 1]

#         [1, 1, 1]]

#求和

tf.reduce_sum(x) ==> 6

#按列求和

tf.reduce_sum(x, 0) ==> [2, 2, 2]

#按行求和

tf.reduce_sum(x, 1) ==> [3, 3]

#按照行的维度求和

tf.reduce_sum(x, 1, keep_dims=True) ==> [[3], [3]]

#行列求和

tf.reduce_sum(x, [0, 1]) ==> 6
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