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详解TensorFlow的 tf.reduce_sum 函数：对张量进行求和操作

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TensorFlow的tf.reduce_sum函数是用于计算张量元素的和（sum）的函数，它的作用是对张量的某些维度上的元素进行累加操作，并返回一个更小的张量。在此过程中，减少维度大小是tf.reduce_sum函数的主要目的。

下面是tf.reduce_sum函数的使用方法：

tf.reduce_sum(
    input_tensor,
    axis=None,
    keepdims=None,
    name=None,
    reduction_indices=None,
    keep_dims=None
)
  • input_tensor: 需要进行求和操作的张量。
  • axis: 需要进行求和的维度。如果不指定此参数，则会对所有元素进行求和。
  • keepdims: 是否在结果张量中保留被操作维度的大小。如果指定为True，则在结果张量中保留操作维度，否则不保留，默认为None，不保留。
  • name: 操作的名称。
  • reduction_indices: axis的旧名称，已经被舍弃。
  • keep_dims: keepdims的旧名称，已经被舍弃。

下面我们提供两个关于tf.reduce_sum函数的实例进行说明：

示例1

import tensorflow as tf

# 定义一个二维矩阵
x = tf.constant([[1,2,3], [4,5,6]])

# 对所有元素求和
sum_all = tf.reduce_sum(x)
# 对1号维度（即行）进行求和
sum_row = tf.reduce_sum(x, axis=0)
# 对0号维度（即列）进行求和
sum_col = tf.reduce_sum(x, axis=1)

with tf.Session() as sess:
    print("Input matrix:\n", sess.run(x))
    print("Sum of all elements: ", sess.run(sum_all))
    print("Sum along row: ", sess.run(sum_row))
    print("Sum along column: ", sess.run(sum_col))

输出结果：

Input matrix:
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
Sum of all elements:  21
Sum along row:  [5 7 9]
Sum along column:  [ 6 15]

代码中我们定义了一个2×3的矩阵，对其所有元素、行、列进行了求和操作。sum_all变量对所有元素进行求和，因此返回21；sum_row变量对行进行求和，因此返回[5 7 9]；sum_col变量对列进行求和，因此返回[6 15]。

示例2

import tensorflow as tf

# 定义一个3维张量（2x2x3）
x = tf.constant([[[1,2,3], [4,5,6]], [[7,8,9], [10,11,12]]])

# 对2号维度（即深度）进行求和
sum_depth = tf.reduce_sum(x, axis=2)
# 对1号维度（即列）进行求和，且保留列的大小
sum_col_keep = tf.reduce_sum(x, axis=1, keepdims=True)

with tf.Session() as sess:
    print("Input tensor:\n", sess.run(x))
    print("Sum along depth: ", sess.run(sum_depth))
    print("Sum along column with keepdims: \n", sess.run(sum_col_keep))

输出结果：

Input tensor:
[[[ 1  2  3]
  [ 4  5  6]]

 [[ 7  8  9]
  [10 11 12]]]
Sum along depth:  [[[ 6 15]
  [ 9 21]]

 [[24 27]
  [33 36]]]
Sum along column with keepdims: 
 [[[ 5  7  9]]

 [[17 19 21]]]

代码中我们定义了一个3维张量（2x2x3），对其2号维度（即深度）进行求和，以及对1号维度（即列）进行求和，且保留列的大小。sum_depth变量对深度进行求和，因此返回[[[6 15][9 21]] [24 27 33 36]]；sum_col_keep变量对列进行求和，且保留列的大小，因此返回[[[5 7 9]] [[17 19 21]]]。

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