TensorFlow Python API 翻译（math_ops）（第二部分）

reduce_sum() 函数

reduce_sum() 函数的作用是计算指定维度的元素总和。沿着给定的 reduction_indices 维度，累加 input_tensor 中该维度的元素，最后返回累加的值。如果 keep_dims = True，则在计算时保留被累加的维度，将其维度变为 1；如果 keep_dims = False，则计算后被累加的维度将被移除。

函数原型

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

参数说明

• input_tensor：输入张量。
• axis：需要累加的维度。如果为 None，则累加所有维度。
• keep_dims：是否保留被累加的维度。默认为 False。
• name：操作的名称。默认为 None。
• reduction_indices：需要累加的维度。与 axis 参数的作用相同。

返回值

返回一个张量，其形状与 input_tensor 的形状相同，但被累加的维度已被移除或变为 1。

示例代码

import tensorflow as tf

# 创建一个张量
x = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 沿着第 0 维度累加元素
y = tf.reduce_sum(x, axis=0)

# 沿着第 1 维度累加元素
z = tf.reduce_sum(x, axis=1)

# 沿着所有维度累加元素
w = tf.reduce_sum(x)

# 打印结果
print(y)  # 输出：[5 7 9]
print(z)  # 输出：[6 15]
print(w)  # 输出：21

应用场景

reduce_sum() 函数在许多机器学习任务中都有着广泛的应用，例如：

• 计算张量的总和或平均值。
• 将一个多维张量降维为一维张量。
• 计算张量中每个元素的平方和。
• 计算张量中每个元素的绝对值之和。

总结

reduce_sum() 函数是 TensorFlow Python API 中的一个非常有用的数学操作函数，它可以帮助开发者轻松地执行各种常见的数学运算，并减少张量的维度。在本文中，我们详细介绍了 reduce_sum() 函数的用法和应用场景，并提供了示例代码来帮助读者理解该函数的用法。希望本文能够帮助读者更好地理解和使用 reduce_sum() 函数。