最近在看tensorflow Cookbook，记录一下偶尔会记不清的几个api，如果有那里写的不对请多指正！
首先是reduce_sum：
reduce_sum(
input_tensor,
axis=None,
keep_dims=False,
name=None,
reduction_indices=None
)input_tensor：表示输入
axis：（直译为轴）表示在那个维度进行sum操作。
keep_dims：表示是否保留原始数据的维度，False相当于执行完后原始数据就会少一个维度。
# 'x' is [[1, 1, 1]
# [1, 1, 1]]
tf.reduce_sum(x)# 6
tf.reduce_sum(x, 0)# [2, 2, 2]
tf.reduce_sum(x, 1)# [3, 3]
tf.reduce_sum(x, 1, keep_dims=True)# [[3], [3]]
tf.reduce_sum(x, [0, 1])# 6其次是reshape：
tf.reshape(tensor, shape, name=None) tensor：表示输入张量
shape：想要转换为的shape形式
（可以存在一个-1表示缺省值，意思为自动计算，不需要手动输入，例如[-1，1]意思是为转换为n行1列）
# tensor 'tensor' is [1, 2, 3]
reshape(tensor, [-1, 1])''' [[1],
[2],
[3]]'''