tf.reduce_sum()函数[转] 🌟

在TensorFlow的世界里，`tf.reduce_sum()`是一个非常实用且强大的工具，它可以帮助我们对张量进行求和操作。简单来说，这个函数可以将一个张量中的元素按照指定的维度进行累加，从而得到一个新的简化后的张量。🔍

例如，假设你有一个二维张量[[1, 2], [3, 4]]，如果你想对每一行求和，就可以使用`tf.reduce_sum(input_tensor, axis=1)`。这将会返回[3, 7]，即每行元素相加的结果。🚀

此外，`tf.reduce_sum()`还可以处理多维张量，并且支持指定保持维度（`keepdims=True`），这意味着即使进行了求和操作，张量的维度仍然会保留下来。这对于后续的深度学习模型构建非常有帮助。💡

总之，`tf.reduce_sum()`是数据处理和模型训练中不可或缺的一部分，它不仅提高了代码效率，还让我们的工作更加简洁优雅。💪

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