Tensorflow中的reduce_sum函數和reduce_mean函數

原文鏈接：https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79797826

Tensorflow中的reduce_sum函數

函數定義：

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

說明：
reduce_sum() 就是求和，由於求和的對象是tensor，所以是沿着tensor的某些維度求和。函數名中加了reduce是表示求和後會降維，當然可以通過設置參數來保證不降維，但是默認就是要降維的。
參數解釋：
1）input_tensor：輸入的張量。
2）axis：沿着哪個維度求和。
對於二維的input_tensor張量，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：默認值爲Flase，表示默認要降維。若設爲True，則不降維。
4）name：名字。
5）reduction_indices：默認值是None，即把input_tensor降到 0維，也就是一個數。
對於2維input_tensor，reduction_indices=0時，按列；reduction_indices=1時，按行。
注意，reduction_indices與axis不能同時設置。

Tensorflow中的reduce_mean函數

tf.reduce_mean 函數用於計算張量tensor沿着指定的數軸（tensor的某一維度）上的的平均值，主要用作降維或者計算tensor（圖像）的平均值。

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

第一個參數input_tensor： 輸入的待降維的tensor;
第二個參數axis： 指定的軸，如果不指定，則計算所有元素的均值;
第三個參數keep_dims：是否降維度，設置爲True，輸出的結果保持輸入tensor的形狀，設置爲False，輸出結果會降低維度;
第四個參數name： 操作的名稱;
第五個參數 reduction_indices：在以前版本中用來指定軸，已棄用;

參考：https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79797826
https://www.jianshu.com/p/2d7db8b9cec9