在 TensorFlow 中，`tf.reduce_sum` 是一个非常实用的函数，用于对张量的元素进行求和操作。简单来说，它可以帮助你快速计算张量中所有元素或部分元素的总和。例如，如果你有一个二维数组，你可以用它来计算整个数组的和，或者按行/列单独求和。

使用方法如下：

```python

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

```

- `input_tensor`：输入的张量。

- `axis`：指定按哪个维度求和。例如，`axis=0` 表示按列求和，`axis=1` 表示按行求和。

- `keepdims`：布尔值，决定是否保留被压缩的维度。

举个例子 👇：

```python

import tensorflow as tf

tensor = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])

sum_all = tf.reduce_sum(tensor) 输出：10（全部元素相加）

sum_axis_0 = tf.reduce_sum(tensor, 0) 输出：[4, 6]（按列求和）

sum_axis_1 = tf.reduce_sum(tensor, 1) 输出：[3, 7]（按行求和）

print("Total sum:", sum_all.numpy())

print("Column sum:", sum_axis_0.numpy())

print("Row sum:", sum_axis_1.numpy())

```

灵活运用 `tf.reduce_sum` 可以帮助你高效处理数据！💪