根据官方文档:

reduce_sum应该理解为压缩求和,用于降维

tf.reduce_sum(input_tensor,axis=None,keepdims=None,name=None,reduction_indices=None,keep_dims=None)

Args:

  • input_tensor: The tensor to reduce. Should have numeric type. #输入
  • axis: The dimensions to reduce. If None (the default), reduces all dimensions. Must be in the range (rank(input_tensor), rank(input_tensor)).#取0第一维,取1第二维,取-1最后一维
  • keepdims: If true, retains reduced dimensions with length 1.#按照原来的维度
  • name: A name for the operation (optional).
  • reduction_indices: The old (deprecated) name for axis.#axis的原来的名字
  • keep_dims: Deprecated alias for keepdims.
    import tensorflow as tf
    import numpy as np x = tf.constant([[1,1,1],[2,2,2]])
    with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(tf.reduce_sum(x))) #所有求和
    print(sess.run(tf.reduce_sum(x,0))) #按 列 求和
    print(sess.run(tf.reduce_sum(x,1))) #按 行 求和
    print(sess.run(tf.reduce_sum(x,1,keepdims=True))) #按维度 行 求和
    print(sess.run(tf.reduce_sum(x,[0,1]))) #行列求和
    print(sess.run(tf.reduce_sum(x,reduction_indices=[1])))

    输出结果:

    9
    [3 3 3]
    [3 6]
    [[3]
    [6]]
    9
    [3 6]

    求最大值tf.reduce_max(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None)

    求平均值tf.reduce_mean(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None)

    参数1--input_tensor:待求值的tensor。

    参数2--reduction_indices:在哪一维上求解。

    参数(3)(4)可忽略

import tensorflow as tf
import numpy as np x = tf.constant([[1,2],[3,4]])
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(tf.reduce_mean(x))) #所有求平均
print(sess.run(tf.reduce_mean(x, 0))) #按 列 求和
print(sess.run( tf.reduce_mean(x, 1)))#按行求平均
print(sess.run(tf.reduce_max(x)))
print(sess.run(tf.reduce_max(x, 0)))
print(sess.run(tf.reduce_max(x, 1)))
###############输出##########
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