1.reduce_xxx这类操作，在官方文档中，都放在Reduction下
这些操作的本质就是降维，以xxx的手段降维。在所有reduce_xxx系列操作中，都有reduction_indices这个参数，即沿某个方向，使用xxx方法，对input_tensor进行降维。reduction_indices的默认值是None，即把input_tensor降到 0维，也就是一个数。对于2维input_tensor，reduction_indices=0时，按列（0维）；reduction_indices=1时，按行（1维）
import numpy as np
import tensorflow as tf
x = np.array([[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]])
sess = tf.Session()
mean1 = sess.run(tf.reduce_mean(x))
mean2 = sess.run(tf.reduce_mean(x, 0))
mean3 = sess.run(tf.reduce_mean(x, 1))
print (mean1)
print (mean2)
print (mean3)
sess.close()
结果
3.5
[ 2.5 3.5 4.5]
[ 2. 5.]
mean1=（1+2+3+4+5+6）/ 6
mean2=[(1+4)/2,(2+5)/2,(3+6)/2]
mean3=[(1+2+3)/3,(4+5+6)/3]
