tf.reduce_mean()与tf.reduce_sum()

一、tf.reduce_mean()用于计算张量tensor沿着指定的数轴（tensor的某一维度）上的的平均值，主要用作降维或者计算tensor（图像）的平均值。

reduce_mean(input_tensor,
                        axis=None,
                        keep_dims=False,
                        name=None,
                        reduction_indices=None)

• 第一个参数input_tensor： 输入的待降维的tensor;
• 第二个参数axis： 指定的轴，如果不指定，则计算所有元素的均值;
• 第三个参数keep_dims：是否降维度，设置为True，输出的结果保持输入tensor的形状，设置为False，输出结果会降低维度;
• 第四个参数name： 操作的名称;
• 第五个参数 reduction_indices：在以前版本中用来指定轴，已弃用;
   

二、tf.reduce_sum()函数计算一个张量的各个维度上元素的总和，一般只需设置两个参数。

reduce_sum ( 
            input_tensor , 
            axis = None , 
            keep_dims = False , 
            name = None , 
            reduction_indices = None
 )

• 第一个参数input_tensor： 输入的tensor
• 第二个参数 reduction_indices：指定沿哪个维度计算元素的总和

reduction_indices代表维度，当为None时，reduce_sum和reduce_mean对所有元素进行操作，当为[0]时，其实就是按行操作，当为[1]时，就是按列操作。