Функция reduce_sum

Функция reduce_sum вычисляет сумму элементов тензора вдоль заданных осей. Первым параметром передается исходный тензор. Вторым параметром можно указать ось или список осей, по которым выполняется суммирование. Третьим параметром можно передать логическое значение keepdims, которое сохраняет уменьшенные размерности в виде единиц. По умолчанию суммируются все элементы тензора.

Синтаксис

tf.reduce_sum(input_tensor, axis=None, keepdims=False)

Пример

Давайте создадим одномерный тензор и вычислим сумму всех его элементов:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
res = tf.reduce_sum(t)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(15, shape=(), dtype=int32)

Пример

Давайте создадим двумерный тензор и вычислим сумму элементов по оси 0:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
res = tf.reduce_sum(t, axis=0)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([5 7 9], shape=(3,), dtype=int32)

Пример

Давайте вычислим сумму элементов по оси 1 с сохранением размерности:

<+python+> import tensorflow as tf t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) res = tf.reduce_sum(t, axis=1, keepdims=True) print(res) <-python+>

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[ 6]
 [15]], shape=(2, 1), dtype=int32)

Смотрите также

функцию reduce_mean,
которая вычисляет среднее значение элементов тензора
функцию reduce_max,
которая вычисляет максимальный элемент тензора
функцию reduce_prod,
которая вычисляет произведение элементов тензора
функцию cumsum,
которая вычисляет кумулятивную сумму элементов тензора