定义如下：
reduce_sum( input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None )
reduce_sum 是 tensor 内部求和的工具。其参数中：
1. input_tensor 是要求和的 tensor
2. axis 是要求和的 rank，如果为 none，则表示所有 rank 都要仇和
3. keep_dims 求和后是否要降维
4. 这个操作的名称，可能在 graph 中 用
5. 已被淘汰的，被参数 axis 替代
示例如下：
x = tf.constant([[1, 1, 1], [1, 1, 1]]) tf.reduce_sum(x, 0) # 对 tensor 的 0 级进行求和，[1,1,1] + [1,1,1] = [2, 2, 2] tf.reduce_sum(x, 1) # 对 tensor 的 1 级进行仇和，[1+1+1, 1+1+1] = [3, 3] tf.reduce_sum(x, 1, keep_dims=True) # 对第 1 级进行求和，但不降维, [[3], [3]] tf.reduce_sum(x, [0, 1]) # 0 级和 1级都要求和，6 tf.reduce_sum(x) # 因为 x 只有 2 级，所以结果同上一个，6
