tf.reduce_sum 降維求和舉例剖析
import numpy as np
x = np.asarray([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])
print("初始變數x的維度是：",'\n',np.shape(x))
print("初始變數x的值是：",'\n',x)
x_p = tf.placeholder(tf.int32,[2,2,3])
y = tf.reduce_sum(x_p, axis=0) #修改axis=0 ===> 隔維列的方向相加
with tf.Session() as sess:
y = sess.run(y,feed_dict={x_p:x})
print("降維求和後的y的維度是：",'\n',sess.run(tf.shape(y)))
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