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