机器学习Tensorflow reduce_sum函数

TensorFlow中的reduce_sum函数用于计算输入张量指定轴上的总和。

正确识别指定的轴具有重要意义。

求和

在处理多维数组元素求和时，在未明确指定具体哪一个维度的情况下，默认操作的结果会是未定义的状态。tensorflow采用了默认策略：将所有元素进行累加运算。

    x = tf.constant([[1, 1, 1], [1, 1, 1]]) #定义一个常量
    tf.reduce_sum(x)  # 6 默认把所有元素加起来 1+1+1+1+1+1=6

维度和轴（axis）

维度

我们可以将维度视为：当你需要定位一个具体数字时所需最小的坐标维度数 。

我们可以将维度视为：当你需要定位一个具体数字时所需最小的坐标维度数 。

我们可以将维度视为：当你需要定位一个具体数字时所需最小的坐标维度数 。

轴 axis

axis代表多维数组中各个维度的空间坐标。 当依次访问各轴时，默认起始位置为第一个轴（index 0），向内逐层深入则依次增加下一个轴（index +1）。例如，在访问第三个轴时（index=3），其对应的坐标位置是[0,0,1]。这样该坐标的三个分量分别对应于第一个、第二个和第三个轴（indices 0、1、2）。

在该3维数组中，在该