TensorFlowのtf.math.reduce_sumを徹底解説！使い方からエラー対策まで

2025-05-31

主な特徴と使い方を以下に説明します。

基本的な使い方 (全要素の合計)

axis 引数を指定しない場合、テンソル内のすべての要素の合計が計算され、スカラ値が返されます。

import tensorflow as tf

# 例1: スカラ
tensor1 = tf.constant(5)
sum1 = tf.math.reduce_sum(tensor1)
print(sum1)  # tf.Tensor(5, shape=(), dtype=int32)

# 例2: 1次元テンソル
tensor2 = tf.constant([1, 2, 3])
sum2 = tf.math.reduce_sum(tensor2)
print(sum2)  # tf.Tensor(6, shape=(), dtype=int32)

# 例3: 2次元テンソル
tensor3 = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
sum3 = tf.math.reduce_sum(tensor3)
print(sum3)  # tf.Tensor(10, shape=(), dtype=int32)

axis 引数による合計 (特定の軸に沿った合計)

axis 引数を指定すると、指定した軸に沿って要素の合計が計算されます。これにより、テンソルの次元を削減することができます。

複数の軸を指定することも可能です（例: axis=[0, 1]）。
axis=1: 行方向に合計し、列数を減らします。
axis=0: 列方向に合計し、行数を減らします。

import tensorflow as tf

tensor = tf.constant([[1, 2, 3],
                      [4, 5, 6]])

# axis=0 (列方向の合計)
sum_axis0 = tf.math.reduce_sum(tensor, axis=0)
print("Sum along axis 0:", sum_axis0)
# Sum along axis 0: tf.Tensor([5 7 9], shape=(3,), dtype=int32)
# (1+4=5, 2+5=7, 3+6=9)

# axis=1 (行方向の合計)
sum_axis1 = tf.math.reduce_sum(tensor, axis=1)
print("Sum along axis 1:", sum_axis1)
# Sum along axis 1: tf.Tensor([ 6 15], shape=(2,), dtype=int32)
# (1+2+3=6, 4+5+6=15)

# axis=None (全要素の合計)
sum_all = tf.math.reduce_sum(tensor, axis=None)
print("Sum of all elements:", sum_all)
# Sum of all elements: tf.Tensor(21, shape=(), dtype=int32)

# 複数の軸を指定 (例: 2x2x3 のテンソルで最初の2つの軸を合計)
tensor_3d = tf.constant([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
                         [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
sum_multi_axis = tf.math.reduce_sum(tensor_3d, axis=[0, 1])
print("Sum along multiple axes:", sum_multi_axis)
# Sum along multiple axes: tf.Tensor([22 26 30], shape=(3,), dtype=int32)
# (1+4+7+10=22, 2+5+8+11=26, 3+6+9+12=30)

keepdims 引数

keepdims=True を指定すると、合計を計算した軸が次元1として保持されます。これにより、結果のテンソルの次元数が入力テンソルと同じになります。ブロードキャスト操作を行う際に便利です。

import tensorflow as tf

tensor = tf.constant([[1, 2, 3],
                      [4, 5, 6]])

# keepdims=False (デフォルト)
sum_axis1_no_keepdims = tf.math.reduce_sum(tensor, axis=1, keepdims=False)
print("Sum with keepdims=False:", sum_axis1_no_keepdims)
# Sum with keepdims=False: tf.Tensor([ 6 15], shape=(2,), dtype=int32)

# keepdims=True
sum_axis1_keepdims = tf.math.reduce_sum(tensor, axis=1, keepdims=True)
print("Sum with keepdims=True:", sum_axis1_keepdims)
# Sum with keepdims=True: tf.Tensor([[ 6], [15]], shape=(2, 1), dtype=int32)

name 引数

オペレーションに名前を付けることができます。これは、TensorBoard で計算グラフを可視化する際に役立ちます。

import tensorflow as tf

tensor = tf.constant([1, 2, 3])
sum_named = tf.math.reduce_sum(tensor, name="my_sum_operation")
print(sum_named)
# tf.Tensor(6, shape=(), dtype=int32)

axis 引数の指定ミス

エラーの例

TypeError: 'int' object is not iterable (複数の軸を指定するつもりが、リストではなく単一の整数を渡してしまった場合など)
ValueError: axis is out of bounds for array of dimension X

考えられる原因とトラブルシューティング

axis=None の誤解
- axis=None は、テンソルのすべての要素を合計し、スカラ値を返します。意図せずこれを指定し、結果の形状が想定と異なることがあります。
- トラブルシューティング
  すべての要素を合計したい場合は axis=None を使用しますが、特定の軸に沿って合計したい場合は明示的に軸番号を指定してください。
axis の型が間違っている
- 単一の軸を合計する場合は整数（例: axis=0）、複数の軸を合計する場合は整数のリストまたはタプル（例: axis=[0, 1]）を指定する必要があります。
- トラブルシューティング
  複数の軸を合計したい場合は、必ず axis をリストやタプルで囲んでください。
- axis は、テンソルの次元数（rank）の範囲内で指定する必要があります。たとえば、2次元テンソル（shape=(rows, cols)）の場合、axis は 0 または 1 です。axis=2 などと指定するとエラーになります。
- トラブルシューティング
  テンソルの shape を確認し、それに基づいて axis を正しく指定してください。tensor.shape でテンソルの次元情報を確認できます。

コード例

import tensorflow as tf

tensor = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])

# 正しいaxis指定
sum_axis0 = tf.math.reduce_sum(tensor, axis=0)
print(f"Sum along axis 0: {sum_axis0}")

sum_axis1 = tf.math.reduce_sum(tensor, axis=1)
print(f"Sum along axis 1: {sum_axis1}")

sum_all = tf.math.reduce_sum(tensor, axis=None)
print(f"Sum of all elements: {sum_all}")

# 間違ったaxis指定（範囲外）
try:
    tf.math.reduce_sum(tensor, axis=2)
except ValueError as e:
    print(f"Error: {e}")

# 間違ったaxis指定（複数の軸を整数で指定）
try:
    # 本当はaxis=[0, 1]としたいが、誤ってaxis=0, 1と記述するようなケース
    # tf.math.reduce_sum(tensor, axis=0, 1) # これはSyntax Error
    # tf.math.reduce_sum(tensor, axis=(0, 1)) # これは正しい
    pass
except TypeError as e:
    print(f"Error: {e}")

データ型の問題 (dtype の不一致や精度)

エラーの例

特定のエラーメッセージが出ることは少ないですが、計算結果が期待通りにならない、勾配計算がおかしくなるなどの問題が発生することがあります。特に、浮動小数点数の精度問題は発見が難しいです。

考えられる原因とトラブルシューティング

浮動小数点数の精度問題
- 非常に大きな数の合計や、非常に多くの数の合計を行う場合、float32 の精度では丸め誤差が蓄積され、正確な結果が得られないことがあります。これは tf.math.reduce_sum に限らず、浮動小数点数計算全般に言えることです。
- トラブルシューティング
  より高い精度が必要な場合は、tf.float64 を使用してください。ただし、float64 は float32 よりもメモリ使用量が多く、計算速度が遅くなる可能性があります。
整数型のテンソルでの合計
- tf.math.reduce_sum は入力テンソルの dtype を維持しようとしますが、合計がそのデータ型の最大値を超えるとオーバーフローする可能性があります。
- トラブルシューティング
  大規模な合計を行う場合は、tf.cast を使ってより広い範囲を扱えるデータ型（例: tf.float32 や tf.float64）にキャストしてから合計することを検討してください。

コード例

import tensorflow as tf

# int32 のオーバーフローの可能性 (極端な例)
large_int_tensor = tf.constant([2**30, 2**30, 2**30], dtype=tf.int32)
sum_int = tf.math.reduce_sum(large_int_tensor)
print(f"Sum of large int32: {sum_int}") # オーバーフローは発生しないが、値が非常に大きい場合は注意

# float32 の精度問題（大規模な合計）
# 例えば、非常に多くの1.0を合計する場合
# 通常は問題ないが、2^24 を超えるような要素数の合計では精度問題が発生する可能性も
large_float_tensor = tf.ones((2**25,), dtype=tf.float32)
sum_float32 = tf.math.reduce_sum(large_float_tensor)
print(f"Sum of large float32: {sum_float32}")

# float64 で計算（より高い精度）
sum_float64 = tf.math.reduce_sum(tf.cast(large_float_tensor, tf.float64))
print(f"Sum of large float64: {sum_float64}")

計算グラフモード (tf.function 内など) での挙動

エラーの例

TypeError: An op outside the graph is attempting to use a placeholder. (古い TensorFlow のバージョンや、Eager Execution と Graph Execution の混在で発生しがち)
tf.function でデコレートされた関数内で tf.math.reduce_sum を使用する際に、テンソルが期待通りに扱われない。

考えられる原因とトラブルシューティング

Kerasのレイヤー内での使用
- Kerasのカスタムレイヤー内で tf.math.reduce_sum を使用する場合、特にモデルの構築時に問題が発生することがあります。
- トラブルシューティング
  Kerasのレイヤー内でTensorFlowの低レベルな操作を行う場合は、tf.keras.layers.Lambda レイヤーでラップするか、カスタムレイヤーの call メソッドを @tf.function でデコレートすることで、Kerasのモデルがグラフを正しく構築できるようにします。TensorFlow 2.x以降では、多くの場合、直接 tf.math.reduce_sum を使用しても問題ありませんが、古いKerasや特定の複雑なケースでは考慮が必要です。
テンソルの形状の動的な変化
- 計算グラフモードでは、テンソルの形状は可能な限り静的に決まっていることが推奨されます。動的に形状が変化するようなロジックと reduce_sum を組み合わせる場合、予期せぬエラーやパフォーマンスの問題が発生することがあります。
- トラブルシューティング
  可能な限り、入力テンソルの形状を固定するか、tf.TensorSpec などで形状の制約を明示的に指定することを検討してください。
テンソルとPythonの数値の混同
- tf.function 内では、Pythonの通常の数値演算とTensorFlowのテンソル演算の挙動が異なる場合があります。tf.math.reduce_sum はテンソルを引数に取ります。
- トラブルシューティング
  テンソル演算を行う場合は、必ずTensorFlowの関数（例: tf.constant, tf.Variable）でテンソルを作成し、テンソル同士で演算を行うようにしてください。

コード例 (Keras Lambda レイヤーの例)

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# Lambda レイヤーで reduce_sum を使用する例
input_tensor = layers.Input(shape=(10, 20))
# axis=-1 は最後の軸を意味する
sum_layer = layers.Lambda(lambda x: tf.math.reduce_sum(x, axis=-1))(input_tensor)

model = keras.Model(inputs=input_tensor, outputs=sum_layer)
model.summary()
# output_shape=(None, 10) となり、最後の次元が削減されたことがわかる

エラーの例

損失関数に tf.math.reduce_sum を使うと、学習がうまくいかない（損失が発散するなど）。tf.math.reduce_mean にするとうまくいく。

考えられる原因とトラブルシューティング

勾配のスケール
- 機械学習の損失関数では、通常バッチ内のサンプルに対する損失の「平均」をとります（tf.math.reduce_mean）。これは、バッチサイズが変わっても勾配のスケールが一定に保たれるためです。
- tf.math.reduce_sum を使用すると、バッチサイズが大きくなるにつれて損失の合計値も大きくなり、それに伴って勾配の絶対値も大きくなります。これにより、勾配爆発（gradient explosion）が発生しやすくなり、最適化が不安定になる可能性があります。
- トラブルシューティング
  - ほとんどの場合、損失関数には tf.math.reduce_mean を使用するのが推奨されます。
  - もし tf.math.reduce_sum を使用する必要がある場合（例えば、特定の損失関数が合計を前提としている場合など）は、学習率（learning rate）を適切に調整するか、勾配クリッピング（gradient clipping）を適用して勾配の大きさを制限することを検討してください。

コード例

import tensorflow as tf

# ダミーの予測値と正解値
predictions = tf.constant([0.1, 0.9, 0.3])
labels = tf.constant([0.0, 1.0, 0.0])

# 損失の計算（例: 二乗誤差）
squared_error = tf.square(predictions - labels)

# reduce_sum を使用した損失
loss_sum = tf.math.reduce_sum(squared_error)
print(f"Loss with reduce_sum: {loss_sum}")

# reduce_mean を使用した損失 (推奨)
loss_mean = tf.math.reduce_mean(squared_error)
print(f"Loss with reduce_mean: {loss_mean}")

# 最適化の際に、reduce_sumを使う場合は学習率の調整が必要な場合がある
# optimizer = tf.optimizers.Adam(learning_rate=0.01) # reduce_meanならこれでOK
# optimizer = tf.optimizers.Adam(learning_rate=0.0001) # reduce_sumならもっと小さくする必要があるかも

`tf.math.reduce_sum` のプログラミング例と解説

tf.math.reduce_sum は、TensorFlow においてテンソルの要素の合計を計算するための関数です。NumPy の np.sum と非常によく似た機能を持っています。ここでは、基本的な使い方から、axis 引数や keepdims 引数を使ったより複雑な合計の例までを解説します。

例1: テンソルの全要素の合計

axis 引数を指定しない場合、または axis=None を指定した場合、テンソル内のすべての要素の合計が計算され、結果はスカラテンソル（次元が0のテンソル）になります。

import tensorflow as tf

print("--- 例1: テンソルの全要素の合計 ---")

# 1次元テンソル
tensor_1d = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
# tf.math.reduce_sum を使用して全要素を合計
sum_all_1d = tf.math.reduce_sum(tensor_1d)
print(f"元の1次元テンソル: {tensor_1d}")
print(f"全要素の合計 (1D): {sum_all_1d}")
print(f"結果の形状 (1D): {sum_all_1d.shape}")
# 出力: tf.Tensor(15, shape=(), dtype=int32)

print("-" * 20)

# 2次元テンソル
tensor_2d = tf.constant([[1, 2, 3],
                         [4, 5, 6]])
# tf.math.reduce_sum を使用して全要素を合計
sum_all_2d = tf.math.reduce_sum(tensor_2d)
print(f"元の2次元テンソル:\n{tensor_2d}")
print(f"全要素の合計 (2D): {sum_all_2d}")
print(f"結果の形状 (2D): {sum_all_2d.shape}")
# 出力: tf.Tensor(21, shape=(), dtype=int32)

print("-" * 20)

# 3次元テンソル
tensor_3d = tf.constant([
    [[1, 2], [3, 4]],
    [[5, 6], [7, 8]]
])
# tf.math.reduce_sum を使用して全要素を合計 (axis=None は省略可能)
sum_all_3d = tf.math.reduce_sum(tensor_3d, axis=None)
print(f"元の3次元テンソル:\n{tensor_3d}")
print(f"全要素の合計 (3D): {sum_all_3d}")
print(f"結果の形状 (3D): {sum_all_3d.shape}")
# 出力: tf.Tensor(36, shape=(), dtype=int32)

解説

結果は常にスカラ（0次元テンソル）となります。これは、合計操作によってすべての次元が「削減」されたためです。
axis 引数を指定しない、または axis=None を指定すると、テンソル内のすべての要素の合計が計算されます。
この例では、1次元、2次元、3次元のテンソルに対して tf.math.reduce_sum を適用しています。

例2: 特定の軸（axis）に沿った合計

axis 引数を整数で指定すると、その軸に沿って合計が計算され、指定された軸が結果のテンソルから取り除かれます（次元が削減されます）。

import tensorflow as tf

print("\n--- 例2: 特定の軸（axis）に沿った合計 ---")

tensor_2d = tf.constant([[1, 2, 3],
                         [4, 5, 6]])
print(f"元の2次元テンソル:\n{tensor_2d}")
print(f"テンソルの形状: {tensor_2d.shape}") # (2, 3)

# axis=0: 行方向（最初の軸）に沿って合計 (列ごとに合計)
# 結果の形状は (3,) となる（元の shape[0] が削減される）
sum_axis_0 = tf.math.reduce_sum(tensor_2d, axis=0)
print(f"axis=0 での合計: {sum_axis_0}")
print(f"結果の形状 (axis=0): {sum_axis_0.shape}")
# 1+4=5, 2+5=7, 3+6=9 -> tf.Tensor([5 7 9], shape=(3,), dtype=int32)

print("-" * 20)

# axis=1: 列方向（2番目の軸）に沿って合計 (行ごとに合計)
# 結果の形状は (2,) となる（元の shape[1] が削減される）
sum_axis_1 = tf.math.reduce_sum(tensor_2d, axis=1)
print(f"axis=1 での合計: {sum_axis_1}")
print(f"結果の形状 (axis=1): {sum_axis_1.shape}")
# 1+2+3=6, 4+5+6=15 -> tf.Tensor([ 6 15], shape=(2,), dtype=int32)

解説

合計された軸は結果のテンソルから取り除かれ、次元が削減されます。
axis=1 は「2番目の軸」を意味し、この場合は列（インデックス1）に沿って合計します。つまり、各行の要素が合計されます。（1行目の1,2,3を足す、2行目の4,5,6を足す、など）
axis=0 は「最初の軸」を意味し、この場合は行（インデックス0）に沿って合計します。つまり、各列の要素が合計されます。（1行目の1と2行目の4を足す、1行目の2と2行目の5を足す、など）
2次元テンソル [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] は形状 (2, 3) を持っています。

例3: 複数の軸に沿った合計

axis 引数に整数のリスト（またはタプル）を指定すると、複数の軸を同時に削減して合計を計算できます。

import tensorflow as tf

print("\n--- 例3: 複数の軸に沿った合計 ---")

# 3次元テンソル (2, 3, 4)
tensor_3d = tf.constant([
    [[1, 2, 3, 4],    # 0,0
     [5, 6, 7, 8],    # 0,1
     [9, 10, 11, 12]], # 0,2

    [[13, 14, 15, 16], # 1,0
     [17, 18, 19, 20], # 1,1
     [21, 22, 23, 24]] # 1,2
])
print(f"元の3次元テンソル:\n{tensor_3d}")
print(f"テンソルの形状: {tensor_3d.shape}") # (2, 3, 4)

# axis=[0, 1]: 最初の2つの軸を合計
# (2, 3, 4) -> 最初の2つの軸 (2, 3) が削減され、結果の形状は (4,) となる
sum_axis_0_1 = tf.math.reduce_sum(tensor_3d, axis=[0, 1])
print(f"axis=[0, 1] での合計: {sum_axis_0_1}")
print(f"結果の形状 (axis=[0, 1]): {sum_axis_0_1.shape}")
# 各インデックスで (1+5+9+13+17+21) = 66, ...
# tf.Tensor([66 72 78 84], shape=(4,), dtype=int32)

解説

これは、まず軸0（最初の次元）に沿って合計し、次に軸1（2番目の次元）に沿って合計するという操作を意味します。結果的に、元の形状の 2 と 3 の次元が削減され、残りの 4 の次元だけが保持されます。
形状 (2, 3, 4) の3次元テンソルに対し、axis=[0, 1] を指定しています。

例4: `keepdims=True` の使用

import tensorflow as tf

print("\n--- 例4: `keepdims=True` の使用 ---")

tensor_2d = tf.constant([[1, 2, 3],
                         [4, 5, 6]])
print(f"元の2次元テンソル:\n{tensor_2d}")
print(f"テンソルの形状: {tensor_2d.shape}") # (2, 3)

# axis=1 で合計し、keepdims=False (デフォルト)
sum_axis_1_no_keepdims = tf.math.reduce_sum(tensor_2d, axis=1, keepdims=False)
print(f"axis=1, keepdims=False での合計: {sum_axis_1_no_keepdims}")
print(f"結果の形状 (keepdims=False): {sum_axis_1_no_keepdims.shape}")
# tf.Tensor([ 6 15], shape=(2,), dtype=int32)

print("-" * 20)

# axis=1 で合計し、keepdims=True
sum_axis_1_keepdims = tf.math.reduce_sum(tensor_2d, axis=1, keepdims=True)
print(f"axis=1, keepdims=True での合計:\n{sum_axis_1_keepdims}")
print(f"結果の形状 (keepdims=True): {sum_axis_1_keepdims.shape}")
# tf.Tensor([[ 6], [15]], shape=(2, 1), dtype=int32)
# 元の形状 (2, 3) の2番目の次元が1として保持されている点に注目

print("-" * 20)

# ブロードキャストの例: 各行からその行の合計を引く (keepdims=True が役立つ例)
# (2, 3) - (2, 1) が可能になる
normalized_tensor = tensor_2d - sum_axis_1_keepdims
print(f"各行からその行の合計を引いた結果:\n{normalized_tensor}")

解説

この (2, 1) の形状は、元の (2, 3) のテンソルに対して行方向にブロードキャストを行う際に非常に便利です。例えば、各行の要素からその行の合計を引くといった操作が、形状が一致するため直感的に行えます。
sum_axis_1_keepdims の場合、axis=1 が削減されてもその次元は 1 として保持されるため、結果は2次元テンソル (2, 1) となります。
sum_axis_1_no_keepdims の場合、axis=1 が完全に削減され、結果は1次元テンソル (2,) となります。

機械学習において、損失関数はバッチ内のサンプルの損失を合計または平均することがよくあります。tf.math.reduce_sum は合計を計算しますが、ほとんどの場合、勾配のスケールを安定させるために tf.math.reduce_mean（平均）が推奨されます。

import tensorflow as tf

print("\n--- 例5: 損失関数での使用（`reduce_sum` と `reduce_mean` の比較） ---")

# ダミーの予測値と正解値（例えば、回帰タスクの出力と真の値）
# バッチサイズ2のデータとして想定
predictions = tf.constant([[0.8, 0.2], [0.1, 0.9]], dtype=tf.float32)
labels = tf.constant([[1.0, 0.0], [0.0, 1.0]], dtype=tf.float32)

# 各要素の二乗誤差を計算 (例: MSE)
elementwise_squared_error = tf.square(predictions - labels)
print(f"要素ごとの二乗誤差:\n{elementwise_squared_error}")

# 損失を reduce_sum で計算 (バッチ内の全損失の合計)
# tf.Tensor(0.5, shape=(), dtype=float32)
loss_sum = tf.math.reduce_sum(elementwise_squared_error)
print(f"損失 (reduce_sum): {loss_sum}")

# 損失を reduce_mean で計算 (バッチ内の全損失の平均)
# tf.Tensor(0.125, shape=(), dtype=float32)
loss_mean = tf.math.reduce_mean(elementwise_squared_error)
print(f"損失 (reduce_mean): {loss_mean}")

print("\n注意: ほとんどの機械学習の損失関数では、勾配の安定性のために `tf.math.reduce_mean` が推奨されます。")
print("`reduce_sum` を使用すると、バッチサイズが大きくなると損失の合計値も大きくなり、勾配爆発のリスクが高まる可能性があります。")

tf.math.reduce_mean はすべての誤差の平均を計算します。バッチサイズが変わっても損失のスケールが安定しやすいため、モデルの学習が安定しやすくなります。このため、一般的に損失関数には reduce_mean が使われることが多いです。
tf.math.reduce_sum はすべての誤差の合計を計算します。バッチサイズが変わるとこの値も大きく変わります。
この例では、予測値と正解値の間の二乗誤差を計算し、それを tf.math.reduce_sum と tf.math.reduce_mean の両方で集計しています。

tf.reduce_sum (エイリアス)

最も直接的な代替というわけではありませんが、tf.math.reduce_sum は tf.reduce_sum のエイリアス（別名）です。つまり、同じ機能を持つ関数で、好みやコーディングスタイルに合わせてどちらを使っても構いません。

import tensorflow as tf

tensor = tf.constant([1, 2, 3, 4])

# tf.math.reduce_sum を使用
sum_math = tf.math.reduce_sum(tensor)
print(f"tf.math.reduce_sum: {sum_math}")

# tf.reduce_sum を使用 (同じ結果)
sum_plain = tf.reduce_sum(tensor)
print(f"tf.reduce_sum: {sum_plain}")

解説

これは文字通り同じ関数なので、機能的な違いはありません。単に名前が2つあるだけです。

NumPy の np.sum

TensorFlow は NumPy との連携が非常に強力です。TensorFlow テンソルは numpy() メソッドを使って NumPy 配列に変換でき、NumPy 配列は tf.constant() で TensorFlow テンソルに変換できます。Eager Execution モードでは、NumPy 配列と TensorFlow テンソルはシームレスに混在して演算できることも多いです。

import tensorflow as tf
import numpy as np

print("--- NumPy の np.sum ---")

tf_tensor = tf.constant([[1, 2], [3, 4]], dtype=tf.float32)

# TensorFlow テンソルを NumPy 配列に変換し、np.sum を使用
np_array = tf_tensor.numpy()
sum_np = np.sum(np_array)
print(f"元のTensorFlowテンソル:\n{tf_tensor}")
print(f"NumPy配列に変換して合計: {sum_np}")

# axis 指定の例
sum_np_axis0 = np.sum(np_array, axis=0)
print(f"NumPyでaxis=0の合計: {sum_np_axis0}")

# keepdims 指定の例
sum_np_keepdims = np.sum(np_array, axis=1, keepdims=True)
print(f"NumPyでaxis=1, keepdims=Trueの合計:\n{sum_np_keepdims}")

# NumPy 配列を直接渡す (TensorFlow が自動的に変換して処理する場合)
# 注意: これはTensorFlowのグラフに組み込まれないため、勾配計算が必要な場合はtf.reduce_sumを使用すべき
sum_tf_from_np = tf.reduce_sum(np_array)
print(f"NumPy配列をtf.reduce_sumに直接渡す: {sum_tf_from_np}")

Pros (利点)

データの前処理段階でNumPyを使用している場合、テンソルの変換がスムーズ。
NumPy に慣れている開発者にとっては、直感的で分かりやすい。

Cons (欠点)

デバイスの恩恵を受けられない
GPUなどのハードウェアアクセラレーションの恩恵を受けられないため、大規模なテンソルの合計では tf.reduce_sum より遅くなる可能性があります。
勾配計算ができない
np.sum は TensorFlow の計算グラフ外で実行されるため、この合計操作に対する勾配は TensorFlow の自動微分システムでは計算されません。機械学習モデルの学習には不向きです。

ユースケース

デバッグ目的で、TensorFlow のテンソルを一時的に NumPy 配列として確認したい場合。
モデルの学習や推論とは直接関係ない、純粋なデータ分析や前処理の段階。

tf.add_n (複数のテンソルの合計)

tf.add_n は、同じ形状のテンソル群を要素ごとに合計するために使用されます。厳密には tf.reduce_sum の代替ではありませんが、複数のテンソルを合計するという点で関連性があります。

import tensorflow as tf

print("\n--- tf.add_n (複数のテンソルの合計) ---")

tensor_a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
tensor_b = tf.constant([[5, 6], [7, 8]])
tensor_c = tf.constant([[9, 10], [11, 12]])

# tf.add_n を使用してリスト内のすべてのテンソルを要素ごとに合計
sum_add_n = tf.add_n([tensor_a, tensor_b, tensor_c])
print(f"テンソルA:\n{tensor_a}")
print(f"テンソルB:\n{tensor_b}")
print(f"テンソルC:\n{tensor_c}")
print(f"tf.add_n での合計:\n{sum_add_n}")

解説

異なる目的で使用される関数ですが、合計操作という点では共通しています。
tf.add_n は、要素ごとの合計（element-wise sum）を行います。tf.reduce_sum は、1つのテンソルの次元を削減しながら合計するのに対し、tf.add_n は複数のテンソルを「重ねて」足し合わせます。

これは一般的な代替方法ではありませんが、非常に特殊なケースで、例えばテンソルの各スライスに対して個別に合計操作を行い、その結果をさらに集計したい場合などに考えられます。しかし、これは非効率的であり、ほとんどの場合は tf.reduce_sum の axis 引数で処理できます。

import tensorflow as tf

print("\n--- ループと tf.reduce_sum の組み合わせ (非推奨) ---")

tensor = tf.constant([[1, 2, 3],
                      [4, 5, 6]])

# 各行の合計を計算し、その合計をさらに合計する (非効率な例)
row_sums = []
for i in tf.range(tensor.shape[0]):
    row_sums.append(tf.reduce_sum(tensor[i, :])) # 各行を合計
print(f"各行の合計のリスト: {row_sums}")

# その合計のリストをさらに合計
total_sum_from_loop = tf.reduce_sum(tf.stack(row_sums))
print(f"ループと reduce_sum の組み合わせでの合計: {total_sum_from_loop}")

# 比較のために通常の tf.reduce_sum
total_sum_direct = tf.reduce_sum(tensor)
print(f"直接 tf.reduce_sum での合計: {total_sum_direct}")

解説

ただし、非常に複雑なカスタムロジックで、reduce_sum を特定のサブテンソルに適用し、その結果をさらに操作する必要がある場合に、このようなアプローチを「選択肢」として考えることもあるかもしれません（ただし、より良い方法がないか常に検討すべきです）。
この方法は、効率が悪く、TensorFlow の「グラフ指向」の考え方にも反します。通常は tf.reduce_sum(tensor) または tf.reduce_sum(tensor, axis=[0, 1]) のように、一度の操作で処理すべきです。

tf.math.reduce_sum とは異なりますが、テンソルの要素を集約（reduce）する目的で他の関数も存在します。目的が合計ではない場合にこれらを代替として検討します。

tf.math.count_nonzero: テンソルの非ゼロ要素の数を計算します。
tf.math.reduce_prod: テンソルの要素の積を計算します。
tf.math.reduce_min: テンソルの要素の最小値を計算します。
tf.math.reduce_max: テンソルの要素の最大値を計算します。
tf.math.reduce_mean: テンソルの要素の平均を計算します。損失関数で最も一般的に使用されます。

これらは合計とは異なる集計操作ですが、tf.math.reduce_sum と同様に axis や keepdims 引数を持ち、テンソルの次元を削減する目的で使用されます。

ほとんどの TensorFlow プログラミングにおいて、テンソルの要素の合計を計算する最も推奨される方法は tf.math.reduce_sum (またはそのエイリアス tf.reduce_sum) を直接使用することです。これは、効率的であり、TensorFlow の自動微分システムと完全に統合されているため、機械学習モデルの学習において不可欠です。

TensorFlowのtf.math.reduce_sumを徹底解説！使い方からエラー対策まで

axis 引数の指定ミス

データ型の問題 (dtype の不一致や精度)

計算グラフモード (tf.function 内など) での挙動

tf.math.reduce_sum のプログラミング例と解説

例1: テンソルの全要素の合計

例2: 特定の軸（axis）に沿った合計

例3: 複数の軸に沿った合計

例4: keepdims=True の使用

tf.reduce_sum (エイリアス)

NumPy の np.sum

tf.add_n (複数のテンソルの合計)

`tf.math.reduce_sum` のプログラミング例と解説

例4: `keepdims=True` の使用