TensorFlow函數：tf.reduce_sum

tf.reduce_sum 函數

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

定義在：tensorflow/python/ops/math_ops.py.

請參閱指南：數學函數>減少

此函數計算一個張量的各個維度上元素的總和. 

函數中的input_tensor是按照axis中已經給定的維度來減少的；除非 keep_dims 是true,否則張量的秩將在axis的每個條目中減少1；如果keep_dims為true,則減小的維度將保留為長度1. 

如果axis沒有條目,則縮小所有維度,並返回具有單個元素的張量.

例如：

x = tf.constant([[1, 1, 1], [1, 1, 1]]) tf.reduce_sum(x) # 6 tf.reduce_sum(x, 0) # [2, 2, 2] tf.reduce_sum(x, 1) # [3, 3] tf.reduce_sum(x, 1, keep_dims=True) # [[3], [3]] tf.reduce_sum(x, [0, 1]) # 6

參數：

• input_tensor：要減少的張量.應該有數字類型.
• axis：要減小的尺寸.如果為None(默認),則縮小所有尺寸.必須在范圍[-rank(input_tensor), rank(input_tensor))內.
• keep_dims：如果為true,則保留長度為1的縮小尺寸.
• name：操作的名稱(可選).
• reduction_indices：axis的廢棄的名稱.

返回：

該函數返回減少的張量.

numpy兼容性

相當於np.sum