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:
Tensorflow API:reduce_sum()函数和reduce_mean()函数_第1张图片
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。

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