텐서플로우(Tensorflow) - tf.reduce_sum() 이란?

import tensorflow as tf

 

self.scores = tf.reduce_sum(self.user_embeddings * self.item_embeddings, axis=1)

 

이때 reduce_sum이란 영어문자 그대로 첫번째 전달인자(tensor)에서 axis 축을 없애고 sum을 진행하는 것이다.

 

예시:

x = [[0,1,2] [3,4,5]] 라고 하자.

 

sees = tf.Session()

sees.run(tf.reduce_sum(x))

sees.run(tf.reduce_sum(x,0))

sees.run(tf.reduce_sum(x,1))

 

output:

15

[3,5,7]

[3,12]

 

 

해석:

axis 인자가 없을 시, 모든 축을 없애버리고 하나로 합침. 즉 스칼라값 출력

행을 없앨 경우 햄버거처럼 열 값들을 합쳐 하나의 배열로 출력

열을 없앨 경우 도미노처럼 옆으로 합쳐 하나의 배열로 출력