Tensorflow API:reduce_sum()函数和reduce_mean()函数

reduce_sum()函数

在计算损失时，通常会用到reduce_sum()函数来进行求和。其实在reduce_sum()中，是从维度上去考虑的，reduce_sum(arg1, arg2)有两个参数。
如图：

调用reduce_sum(arg1, arg2)时，参数arg1即为要求和的数据，arg2有两个取值分别为0和1，通常用reduction_indices=[0]或reduction_indices=[1]来传递参数。
当arg2 = 0时，是纵向对矩阵求和，原来矩阵有几列就得到几个值。当arg2 = 1时，是横向对矩阵求和。当省略arg2参数时，默认对矩阵所有元素进行求和。

reduce就是“对矩阵降维”的含义，下划线后面的部分就是降维的方式，在reduce_sum()中就是按照求和的方式对矩阵降维。那么其他reduce前缀的函数也举一反三了，比如reduce_mean()就是按照某个维度求平均值，等等。