TensorFlow函数：tf.reduce_mean

功能：计算张量的指定维度上的元素的平均值，一般用作降维或者是求得平均值

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

参数	必选	类型	说明
input_tensor	是		待减少的张量
axis	否		要减少的尺寸，为None则减少所有维度
keep_dims	否	bool	是否降维
name	否	string	操作名称
reduction_indices	否		在以前版本中用来指定轴，已弃用

以一个维度是2，形状是[2,3]的tensor举例：摘自-牧野-

import tensorflow as tf
 
x = [[1,2,3],
      [1,2,3]]
 
xx = tf.cast(x,tf.float32)
 
mean_all = tf.reduce_mean(xx, keep_dims=False)
mean_0 = tf.reduce_mean(xx, axis=0, keep_dims=False)
mean_1 = tf.reduce_mean(xx, axis=1, keep_dims=False)
 
 
with tf.Session() as sess:
    m_a,m_0,m_1 = sess.run([mean_all, mean_0, mean_1])
 
print m_a   
print m_0 
print m_1 

2.0
[1. 2. 3.]
[2. 2.]

keep_dims=True

[[2.]]
[1. 2. 3.]
[2. 2.]