tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴（tensor的某一维度）上的的平均值，主要用作降维或者计算tensor（图像）的平均值。
reduce_mean(input_tensor,axis=None,keep_dims=False,name=None,reduction_indices=None)
- 第一个参数input_tensor： 输入的待降维的tensor;
- 第二个参数axis： 指定的轴，如果不指定，则计算所有元素的均值;
- 第三个参数keep_dims：是否降维度，设置为True，输出的结果保持输入tensor的形状，设置为False，输出结果会降低维度;
- 第四个参数name： 操作的名称;
- 第五个参数 reduction_indices：在以前版本中用来指定轴，已弃用;
以一个维度是2，形状是[2,3]的tensor举例：
import tensorflow as tfx = [[1,2,3],[1,2,3]]xx = tf.cast(x,tf.float32)mean_all = tf.reduce_mean(xx, keep_dims=False)
mean_0 = tf.reduce_mean(xx, axis=0, keep_dims=False)
mean_1 = tf.reduce_mean(xx, axis=1, keep_dims=False)with tf.Session() as sess:m_a,m_0,m_1 = sess.run([mean_all, mean_0, mean_1])print m_a # output: 2.0
print m_0 # output: [ 1. 2. 3.]
print m_1 #output: [ 2. 2.]
如果设置保持原来的张量的维度，keep_dims=True ，结果：
print m_a # output: [[ 2.]]
print m_0 # output: [[ 1. 2. 3.]]
print m_1 #output: [[ 2.], [ 2.]]
类似函数还有:
tf.reduce_sum ：计算tensor指定轴方向上的所有元素的累加和;
tf.reduce_max : 计算tensor指定轴方向上的各个元素的最大值;
tf.reduce_all : 计算tensor指定轴方向上的各个元素的逻辑和（and运算）;
tf.reduce_any: 计算tensor指定轴方向上的各个元素的逻辑或（or运算）;
来源：https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79797826
