Tensorflow的tf.reduce_*函数如何实现高效降维？

本文共计2025个文字，预计阅读时间需要9分钟。

在TensorFlow中，经常使用tf.reduce_*类函数，以下是对tf.reduce_sum的简要说明：pythontf.reduce_sum(input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None)

在使用tensorflow时常常会使用到tf.reduce_*这类的函数，在此对一些常见的函数进行汇总

1.tf.reduce_sum

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

参数：

• input_tensor：要减少的张量。应该有数字类型。
• axis：要减小的尺寸。如果为None（默认），则缩小所有尺寸。必须在范围[-rank(input_tensor), rank(input_tensor))内。
• keep_dims：如果为true，则保留长度为1的缩小尺寸。
• name：操作的名称（可选）。
• reduction_indices：axis的废弃的名称。