Tensorflow中的reduce_sum函数和reduce_mean函数

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本文详细解析了TensorFlow中的reduce_sum和reduce_mean函数，包括它们的功能、参数含义及使用场景，帮助读者理解如何通过这些函数对张量进行有效的求和与平均运算。

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Tensorflow中的reduce_sum函数

函数定义：

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

说明：
reduce_sum() 就是求和，由于求和的对象是tensor，所以是沿着tensor的某些维度求和。函数名中加了reduce是表示求和后会降维，当然可以通过设置参数来保证不降维，但是默认就是要降维的。
参数解释：
1）input_tensor：输入的张量。
2）axis：沿着哪个维度求和。
对于二维的input_tensor张量，0表示按列求和，1表示按行求和，[0, 1]表示先按列求和再按行求和。
3）keep_dims：默认值为Flase，表示默认要降维。若设为True，则不降维。
4）name：名字。
5）reduction_indices：默认值是None，即把input_tensor降到 0维，也就是一个数。
对于2维input_tensor，reduction_indices=0时，按列；reduction_indices=1时，按行。
注意，reduction_indices与axis不能同时设置。

Tensorflow中的reduce_mean函数

tf.reduce_mean 函数用于计算张量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;

参考：https://blog.youkuaiyun.com/dcrmg/article/details/79797826
https://www.jianshu.com/p/2d7db8b9cec9