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TensorFlow是Google设计的开源Python库，用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。

reduce_sum()用于查找张量维度上的元素总和。

用法：tensorflow.math.reduce_sum( input_tensor, axis, keepdims, name)

参数：

input_tensor:是减少的数字张量。

axis(optional):它表示要缩小的尺寸。其值应在[-rank(input_tensor)，rank(input_tensor))范围内。如果对此没有给出值，则所有尺寸都会减小。

keepdims(optional):默认值为False。如果将其设置为True，它将保留长度为1的缩小尺寸。

name(optional):它定义了操作的名称。

返回值：它返回一个张量。

范例1：

Python3

# importing the library

import tensorflow as tf

# Initializing the input tensor

a = tf.constant([1, 2, 3, 4], dtype = tf.float64)

# Printing the input tensor

print('Input:', a)

# Calculating result

res = tf.math.reduce_sum(a)

# Printing the result

print('Result:', res)

输出：

Input: tf.Tensor([1. 2. 3. 4.], shape=(4, ), dtype=float64)

Result: tf.Tensor(10., shape=(), dtype=float64)

范例2：

Python3

# importing the library

import tensorflow as tf

# Initializing the input tensor

a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]], dtype = tf.float64)

# Printing the input tensor

print('Input:', a)

# Calculating result

res = tf.math.reduce_sum(a, axis = 1, keepdims = True)

# Printing the result

print('Result:', res)

输出：

Input: tf.Tensor(

[[1. 2.]

[3. 4.]], shape=(2, 2), dtype=float64)

Result: tf.Tensor(

[[3.]

[7.]], shape=(2, 1), dtype=float64)