在深度學習框架TensorFlow中，`tf.reduce_mean` 是一個非常實用的工具，用來計算張量（tensor）中元素的平均值。簡單來說，它能幫助你快速找到數據的“中心點”！??

首先，讓我們看看它的基本用法：

```python

import tensorflow as tf

創建一個簡單的張量

tensor = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])

計算整個張量的平均值

mean_all = tf.reduce_mean(tensor)

print(mean_all) 輸出: 2.5

按軸（axis）計算平均值

mean_axis_0 = tf.reduce_mean(tensor, axis=0) 按列計算平均值

print(mean_axis_0) 輸出: [2. 3.]

mean_axis_1 = tf.reduce_mean(tensor, axis=1) 按行計算平均值

print(mean_axis_1) 輸出: [1.5 3.5]

```

通過 `axis` 參數，我們可以靈活地選擇在哪一個維度上進行操作，非常適合處理多維數據。?

無論是用于模型訓練中的損失計算，還是數據分析中的統計分析，`tf.reduce_mean` 都是不可或缺的好幫手。掌握它，你的代碼效率和可讀性都會大大提升哦！??

?? 小貼士：如果你需要忽略 NaN 值，可以使用 `tf.reduce_mean(tensor, keepdims=True)` 或其他參數組合來優化結果！