在TensorFlow中，`tf.reduce_sum`是一个非常实用的函数，用于计算张量沿指定轴的元素总和。其中，`reduction_indices`参数是其核心之一，用于定义需要进行求和操作的维度。简单来说，它告诉函数“在哪一个方向上做加法”。

🌟举个栗子：假设有一个形状为(2, 3)的二维数组[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]。如果设置`reduction_indices=0`，则会按列求和，结果为[5, 7, 9]；若设置为`reduction_indices=1`，则按行求和，结果变为[6, 15]。💡

需要注意的是，在较新版本的TensorFlow中，`reduction_indices`已被`axis`取代，功能完全一致，只是命名更加直观。因此，建议在新代码中优先使用`axis`。

总之，理解`reduction_indices`（或`axis`）的含义对于高效操作张量至关重要，它能帮助我们快速实现数据聚合运算！💪