python - tf.reduce_sum 对 axis = -1 做了什么？

Question

我不明白为什么下面代码的输出是[7 56]。

import tensorflow as tf

x = tf.constant([[1, 2, 4], [8, 16, 32]])
a = tf.reduce_sum(x, -1)  # [ 9 18 36]

with tf.Session() as sess:
  output_a = sess.run(a)
  print(output_a)

我知道按行添加已经完成。但是有人可以阐明为什么 reduce_sum 函数中的 -1 被视为对一行中的所有值求和吗？

Answer 1

-1表示最后一个轴；因为你有一个 2 阶张量，所以最后一个轴是第二个轴，也就是沿着行； tf.reduce_sum 与 axis=-1 将因此减少(求和)第二个维度。