很潦草的感受一下，不要認真。
假設我這裡有個二維tensor - x，shape=[2， 3];
那麼如果進行某類帶有axis=0這樣的操作，如tf.reduce_max(a, axis=0).
那就理解為：
for (int i = 0; i < x.shape[1], ++ i)看看實際執行效果：
雖然這段**寫的不是很優雅，但還是可以理解的出來，和最上面那個偽**的邏輯是能保持一致的。
然後我想表達啥呢？
就是如果有個張量 - nb，shape是[a, b, c, d, ... , x, y, z]。
然後進行帶有axis = num這樣的操作的函式，其實就是對nb的num 這一維度進行操作。
如 axis=0， 就是對nb[i, *, *, *]這一維進行操作，得到的結果是nb2，shape是[b, c, d, ... , x, y, z]。
如果axis=1， 就會得到nb3, shape是[a, c, d, ... ,x, y, z]。
對axis那一維的資料（取出來看的話就是乙個向量）做了某個操作，得到結果（對該向量進行某種運算，得到乙個值，代替該維，如max，就是找到該維（向量）的最大值，mean，就該維（向量）的平均值），然後就會降維了。
不知道你們有沒有搞明白我在講啥，反正我懂了。
再解釋下那個 [[1, 2, 3], [10, 20, 30]] 的例子
如果axis=0，按我前面說的就是對 a[i, *]進行乙個max的操作，
會做些啥呢？
求max（a[0][0], a[1][0]），max（a[0][1], a[1][1]），max（a[0][2], a[1][2]）。
固定其它維度，唯有axis那一維作為變數，遍歷該維，就是乙個向量，對該向量進行乙個操作，就得到了該維的該操作的代表。
這樣做也會對原資料進行一次降維。
嗯，能力有限，邏輯思維確實有欠缺。所以簡單感受一下就好。反正我懂了。
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