🌟tf.reduce_mean()用法详解💛

在TensorFlow中，`tf.reduce_mean()`是一个非常实用的操作函数，主要用于计算张量（tensor）中元素的平均值。简单来说，它可以帮助我们快速获取数据的中心趋势！🤔

首先，让我们看看基本语法：

```python

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

```

- input_tensor：这是你想要处理的数据张量。

- axis：指定沿着哪个轴进行求平均操作，默认为None时会计算整个张量的平均值。

- keepdims：布尔值，决定输出维度是否保持与输入一致。

例如：

假设有一个二维数组[[1., 2.], [3., 4.]]，使用`tf.reduce_mean(array)`将返回所有元素的平均值2.5。如果设置`axis=0`，则按列求平均得到[2., 3.]。✨

掌握这个工具后，数据分析和模型训练中的数值计算变得更加高效啦！💪💻

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