tensorflow的reduce函數系列維度解析
tf.reduce_mean/tf.reduce_sum/tf.reduce_max/tf.reduce_min等等函數的參數中都有一個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，最終結果爲一個數。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（運行tf.reduce_sum）進行解析： 如圖所示，以三維矩陣
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