TF reduction_indices用法

reduction_indices表示按照某个维度进行操作，经常用到2维以内的，三维以上的比较复杂暂不讨论

array = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
with tf.Session() as sess:
   print(sess.run(tf.reduce_sum(array, reduction_indices=1)))
   print(sess.run(tf.reduce_sum(array, reduction_indices=0)))

结果

[ 6 15]
[5 7 9]

reduction_indices=1表示按照行来运算，比如按照行来求sum,即把一行加起来得到一个数
reduction_indices=0表示按照列来运算，按列求和

要注意的是tensorflow种一般用1表示行维度，0表示列维度，与pandas中相反

该用法和argmax的用法是相同的

array = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(tf.argmax(array, axis=1)))
    print(sess.run(tf.argmax(array, axis=0)))

=>
[2 2]
[1 1 1]