🌟tf.reduce_mean的用法✨

在TensorFlow中，`tf.reduce_mean`是一个非常实用的函数，用于计算张量沿指定轴的平均值。简单来说，它能帮助我们快速得到数据的平均值，是数据分析和机器学习中的好帮手！👏

首先，让我们看看基本语法：

```python

tf.reduce_mean(input_tensor, axis=None, keepdims=False)

```

- `input_tensor`：输入的张量。

- `axis`：指定在哪一个维度上求平均值，比如[0]表示列平均，[1]表示行平均。

- `keepdims`：布尔值，默认为False。如果设置为True，则会保留被压缩的维度。

举个例子：假设你有一个二维数组[[1., 2.], [3., 4.]]，使用`tf.reduce_mean(input_tensor, axis=0)`会返回[2., 3.]，即每列的平均值。🤩

无论是处理图像数据还是训练模型时优化参数，`tf.reduce_mean`都能发挥重要作用。掌握它，就像拥有了数据分析的魔法棒！💫

TensorFlow reduce_mean AI技术