tensorflow：分块数组/矩阵和

是否有任何tensorflow函数允许对数组或矩阵进行分块求和

例如，如果我有一个数组

tf.constant(np.array([1,2,3,4,5,6]))

我需要返回

2

元素块和的数组。换句话说，数组中

1+2、3+4和
5+6的和

np.array([3,7,11])

您可以使用
tf.重塑
和
tf.减少总和
如下：

import tensorflow as tf
n=tf.constant([1,2,3,4,5,6])
res=tf.reduce_sum(tf.reshape(n,(3,2)),1)
sess=tf.Session()
res.eval(session=sess)

这将打印
数组（[3,7,11]）

在一般情况下，如果要获得
k
元素的不相交序列的和，请将
tf.reformate（n，（3,2））
替换为
tf.reformate（n，（-1，k））
。（1将强制它指定要
n/k
）的行数。
您可以使用
tf来执行此操作。重塑
和
tf。按如下所示减少总和：

import tensorflow as tf
n=tf.constant([1,2,3,4,5,6])
res=tf.reduce_sum(tf.reshape(n,(3,2)),1)
sess=tf.Session()
res.eval(session=sess)

这将打印
数组（[3,7,11]）

在一般情况下，如果要获得
k
元素的不相交序列的和，请将
tf.reformate（n，（3,2））
替换为
tf.reformate（n，（-1，k））
。（1将强制它指定要
n/k
）的行数。
使用过滤器进行卷积
[1，1]
，不要训练该过滤器。另外，设置
stride=2
。使用过滤器进行卷积
[1，1]
，不要训练该过滤器。另外，设置
stride=2
。