TensorFlow2.0升级后tf.reduce_sum报reduction_indices参数错误如何解决

该错误由TensorFlow 1.x与2.x的API不兼容问题导致：tf.reduce_sum函数在1.x版本中通过reduction_indices参数指定求和维度，2.x版本正式废弃了该参数名，统一使用axis参数实现相同功能，传入旧参数名就会触发「不存在该关键字参数」的类型错误。

直接将报错行的reduction_indices替换为axis即可解决问题，修改后的对应代码行如下：

res = tf.reduce_sum(predictions, axis=0).numpy()

如果需要进一步优化代码效率，还可以提前计算有效像素总数，避免重复执行求和运算，调整后的逻辑参考：

# 提前计算前8类的总像素数，仅运算一次即可复用
total_valid = sum(res[:-1]) + 1
if res[0] / total_valid > 0.5:
    return "red"
elif res[1] / total_valid > 0.5:
    return "green"
elif res[2] / total_valid > 0.5:
    return "blue"
else:
    return "other"

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anant Sakhare