我正在学习 tensorflow，我从 tensorflow 网站上获取了以下代码。根据我的理解，axis=0 代表行，axis=1 代表列。
他们如何获得 cmets 中提到的输出？我已经根据我对##的想法提到了输出。
import tensorflow as tf
x = tf.constant([[1, 1, 1], [1, 1, 1]])
tf.reduce_sum(x, 0) # [2, 2, 2] ## [3, 3]
tf.reduce_sum(x, 1) # [3, 3] ##[2, 2, 2]
tf.reduce_sum(x, [0, 1]) # 6 ## Didn't understand at all.
【问题讨论】：
标签： python tensorflow multidimensional-array reduce tensor
x 的形状为(2, 3)（两行三列）：
1 1 1
1 1 1
通过执行tf.reduce_sum(x, 0)，张量沿第一维（行）减少，因此结果为[1, 1, 1] + [1, 1, 1] = [2, 2, 2]。
通过执行tf.reduce_sum(x, 1)，张量沿第二维（列）减少，因此结果为[1, 1] + [1, 1] + [1, 1] = [3, 3]。
通过执行tf.reduce_sum(x, [0, 1])，张量沿两个维度（行和列）减少，因此结果为1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 = 6 或等价于[1, 1, 1] + [1, 1, 1] = [2, 2, 2]，然后2 + 2 + 2 = 6（沿行减少，然后减少结果数组）。
【讨论】：
tf.reduce_sum(x) 也等价于tf.reduce_sum(x, [0, 1])。换句话说，如果您不指定要缩减的维度，它将在所有维度上缩减。
输入是一个二维张量：
1 1 1
1 1 1
tensorflow中的0轴是行，1轴是列。 沿 0 轴的总和 将产生长度为 3 的一维张量，每个元素都是每列的总和。因此结果是[2, 2, 2]。对于行也是如此。
在这种情况下，两个轴的总和是张量中所有值的总和，即6。
对比numpy:
a = np.array([[1, 1, 1], [1, 1, 1]])
np.sum(a, axis=0) # [2 2 2]
np.sum(a, axis=1) # [3 3]
np.sum(a, axis=(0, 1)) # 6
如你所见，输出是一样的。
【讨论】：
为了更好地理解发生了什么，我将更改值，结果是不言自明的
import tensorflow as tf
x = tf.constant([[1, 2, 4], [8, 16, 32]])
a = tf.reduce_sum(x, 0) # [ 9 18 36]
b = tf.reduce_sum(x, 1) # [ 7 56]
c = tf.reduce_sum(x, [0, 1]) # 63
with tf.Session() as sess:
output_a = sess.run(a)
print(output_a)
output_b = sess.run(b)
print(output_b)
output_c = sess.run(c)
print(output_c)
【讨论】：
这样想，轴表示将要消除的维度。所以对于第一个案例轴0，所以如果你通过这个维度（2个条目）它们都会折叠成1。因此它将如下：
result = [[1,1,1] + [1,1,1]] = [2,2,2]
所以你删除了维度0。
现在，对于第二种情况，您将折叠轴 1（或列），因此：
result = [[1,1] + [1,1] + [1,1]] = [3,3]
最后一种情况是您按照括号中指示的顺序继续折叠。换句话说，首先消除行，然后消除列：
result1 = [2,2,2]
result_final = 2 + 2 + 2 = 6
希望这会有所帮助！
【讨论】：
x 有 2 行 3 列，这样：
1 1 1
1 1 1
沿行减少 (tf.reduce_sum(x, 0)) 意味着您从底部和顶部挤压，以便两行单独的行变成一排。它将变为 [2,2,2]。
沿列减少（tf.reduce_sum(x, 1)）意味着您从左右挤压，以便 3 个单独的列变成 1 个列，即 [3,3]。
最后tf.reduce_sum(x, [0, 1]) 表示首先从底部和顶部挤压
（它会变成 [2,2,2]）然后你从左右挤压 [2,2,2] 使它变成 6。
【讨论】：
tf.reduce_sum(x, [0, 1])
命令将首先计算轴 = 0 的总和（按行），然后计算轴 = 1 的总和（按列）
例如，
x = tf.constant([[1, 1, 1], [1, 1, 1]])
在计算跨轴的总和 = 0 后，您正在对 [2,2,2] 求和。 在计算轴上的总和 = 1 之后，您正在对 2 + 2 + 2 求和。
最后，得到 6 作为输出。
【讨论】：
如果您知道 R，reduce sum 相当于 R 中的 rowSum 和 colSum，如果您在第二个参数中同时给出两个轴，则可以同时执行两者。
【讨论】：