在深度学习框架TensorFlow中，`tf.reduce_mean()`是一个非常实用的函数，用来计算张量（Tensor）沿指定轴的平均值。简单来说，它能帮助我们快速找到数据的“中心点”。🤔

比如，当你有一个形状为[2, 3]的二维张量时，通过设置参数`axis=0`或`axis=1`，可以分别对列或行求平均值。💡如果axis未指定，则会计算整个张量的平均值。此外，该函数还支持`keepdims`参数，决定输出是否保持原有维度，这对后续操作非常重要！📊

在实际应用中，`tf.reduce_mean()`常用于模型评估指标的计算，例如损失函数的均值优化。掌握好这个函数，不仅能提升代码效率，还能让模型训练过程更加清晰高效！💪📈

快来一起探索更多TensorFlow的宝藏函数吧！👀🔍 TensorFlow 深度学习 机器学习