tf.reduce_mean/tf.reduce_sum/tf.reduce_max/tf.reduce_min等等函式的引數中都有乙個axis的問題，當axis=none時，看成是對所有元素進行mean/sum/max等等操作，最終結果為乙個數。但當axis有值時，表示要操作的維度，但什麼是要操作的維度呢？理解了半天，最後畫了張圖（執行tf.reduce_sum）進行解析：
如圖所示，以三維矩陣為例，左邊原始矩陣大小為（4，2，3），看法：先看最外層中括號（紅的內有四個綠的），再看內層中括號（綠的內有兩個藍的），最後看最裡層中括號（藍的內有三個元素），依次得到（ 4, 2，3 ）
圖中最右側是設定不同axis時的結果，當axis=0時，結果大小為（2, 3），依次類推。
如何得出：通過觀察可知axis=n，表示去掉原始大小的第n+1個維度（圖中紅框覆蓋掉的值）而保留其他兩個維度值。形象地說，去掉「4」，相當於在4個的方向上壓縮成1，正好對著原始矩陣可以看成從上到下壓成乙個（用sum方法）；去掉「2」，相當於在2個的方向上壓縮成1，對著原始矩陣可以看每排兩個壓成乙個（用sum方法）；去掉「3」，相當於在3個的方向上壓縮成1，對著原始矩陣可以看成每個藍色框裡三個壓成乙個（用sum方法）。
其他方式mean/max/min/all/any等等那些的類推。axis表徵維度的理解上都是一樣的。
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