TensorFlow函数:tf.reduce_sum

由 Carrie 创建, 最后一次修改 2017-12-18
tf.reduce_sum 函数
reduce_sum ( 
    input_tensor , 
    axis = None , 
    keep_dims = False , 
    name = None , 
    reduction_indices = None
 )

定义在:tensorflow/python/ops/math_ops.py.

请参阅指南:数学函数>减少

此函数计算一个张量的各个维度上元素的总和.

函数中的input_tensor是按照axis中已经给定的维度来减少的;除非 keep_dims 是true,否则张量的秩将在axis的每个条目中减少1;如果keep_dims为true,则减小的维度将保留为长度1. 

如果axis没有条目,则缩小所有维度,并返回具有单个元素的张量.

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

参数:

  • input_tensor:要减少的张量.应该有数字类型.
  • axis:要减小的尺寸.如果为None(默认),则缩小所有尺寸.必须在范围[-rank(input_tensor), rank(input_tensor))内.
  • keep_dims:如果为true,则保留长度为1的缩小尺寸.
  • name:操作的名称(可选).
  • reduction_indices:axis的废弃的名称.

返回:

该函数返回减少的张量.

numpy兼容性

相当于np.sum

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