在tensorflow 1.0版本中，reduction_indices被改为了axis，感觉方便很多。
原答案：
reduce_xxx这类操作，在官方文档中，都放在Reduction下：
ReductionTensorFlow provides several operations that you can use to perform common math computations that reduce various dimensions of a tensor.
也就是说，这些操作的本质就是降维，以xxx的手段降维。
在所有reduce_xxx系列操作中，都有reduction_indices这个参数，即沿某个方向，使用xxx方法，对input_tensor进行降维。
reduction_indices的默认值是None，即把input_tensor降到 0维，也就是一个数。
对于2维input_tensor，reduction_indices=0时，按列；reduction_indices=1时，按行。
求平均值tf.reduce_mean(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None)
参数1--input_tensor:待求值的tensor。
参数2--reduction_indices:在哪一维上求解。
参数（3）（4）可忽略
input_tensor: 被计算的张量，确保为数字类型。
axis: 方向数轴，如果没有指明，默认是所有数轴都减小为1。
keep_dims: 如果定义true, 则保留维数，但数量个数为0.
name: 操作过程的名称。
reduction_indices: 为了旧函数兼容的数轴。
返回值:
降低维数的平均值。