大家好！今天小k同学想跟大家分享一个在TensorFlow编程中非常实用的小技巧——`tf.reduce_mean()`！💪这个函数的主要功能是计算张量中元素的平均值，特别适合处理多维数据哦。

首先，让我们看看它的基本语法：

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

- input_tensor：需要计算平均值的张量。

- axis：指定沿着哪个轴进行计算，默认为`None`时计算所有元素的平均值。

- keepdims：布尔值，是否保持原始维度，默认为`False`。

举个栗子🌰：假如你有一个形状为[2, 3]的二维数组[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]，使用`tf.reduce_mean(array, axis=1)`会返回每行的平均值[2., 5.]。✨

此外，在深度学习训练过程中，我们经常用它来监控损失函数的变化趋势，确保模型稳定收敛。💡

希望这篇小总结能帮到正在学习TensorFlow的小伙伴们！如果有疑问欢迎留言交流~💬🚀