tf.reduce_sum()函数用法详解

其参数格式为

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

解释一下各个参数的意义：
input_tensor：待求和的tensor;
axis：指定的维，如果不指定，则计算所有元素的总和;
keepdims：是否保持原有张量的维度，设置为True，结果保持输入tensor的形状，设置为False，结果会降低维度，如果不传入这个参数，则系统默认为False;
name：操作的名称;

代码示例：

[[[ 1   2   3   4]
  [ 5   6   7   8]
  [ 9   10 11 12]],
 [[ 13  14 15 16]
  [ 17  18 19 20]
  [ 21  22 23 24]]]

进行以下操作：

tf.reduce_sum(tensor, axis=0)

得到的结果为：

[[1+13   2+14   3+15 4+16]
 [5+17   6+18   7+19 8+20]
 [9+21 10+22 11+23 12+24]]

所以一个 2 * 3 * 4 的数组通过对第一个维度求和，变成了一个134的数组