首先先弄清楚哪是0轴（-1轴），1轴（-2轴）
看下面例子：
import tensorflow as tf
x = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
y2 = tf.reduce_sum(x, axis = 0)
print("沿着张量0轴方向求和：n",y2.eval())
y3 = tf.reduce_sum(x, axis = 1)
print("沿着张量1轴方向求和：n",y3.eval())
y4 = tf.reduce_sum(x, axis = 1, keep_dims=True)
print("沿着张量1轴方向求和,并保持维度：n",y4.eval())
y5 = tf.reduce_sum(x, axis = -2)
print("沿着张量-2轴方向求和：n",y5.eval())
y6 = tf.reduce_sum(x, axis = -1)
print("沿着张量-1轴方向求和：n",y6.eval())
结果如下：
沿着张量0轴方向求和：
[5 7 9]
沿着张量1轴方向求和：
[ 6 15]
沿着张量1轴方向求和,并保持维度：
[[ 6] [15]]
沿着张量-2轴方向求和：
[5 7 9]
沿着张量1轴方向求和：
[ 6 15]
沿着张量-1轴方向求和：
[ 6 15]
可以看到0轴为列，1轴为行，-1轴==1轴，-2轴==0轴
