详解TensorFlow报”ValueError: Invalid reduction dimension “的原因以及解决办法

TensorFlow报"ValueError: Invalid reduction dimension"通常是因为在进行reduce操作时，指定了一个无效的纬度参数，导致TensorFlow无法正确的进行reduce计算。

具体解决办法如下：

检查reduce参数

首先，需要检查代码中reduce的参数是否正确。例如，如果使用tf.reduce_mean操作，而且指定一个在Tensor的形状中不存在的纬度作为参数，那么就会报错。因此需要检查reduce的参数是否正确，确保指定的纬度存在于Tensor的形状中。

改变TensorShape

如果Tensor的形状不正确，则需要使用TensorFlow提供的reshape函数，将Tensor的形状改变为正确的形状。例如，如果在进行reduce_mean操作时，Tensor的维度不是(rank,0)，那么就需要将Tensor形状先经过reshape函数改变为(rank,0)，再进行reduce_mean操作。

检查是否使用了无效的运算

在进行TensorFlow运算时，有一些运算是不被支持的，例如使用了超出了Tensor范围的阶乘（factorial）运算。如果使用了这些无效的运算，也会导致报错。因此需要检查代码中是否有使用无效的运算。

检查是否使用了不支持的数据类型

TensorFlow中支持的数据类型有限，如果使用了不支持的数据类型，就会导致报错。例如，如果将一个字符串Tensor传递给了reduce操作，就会报错。因此需要确保代码中使用的数据类型是TensorFlow支持的数据类型。

更新TensorFlow版本

如果以上的方法都无法解决问题，可以尝试升级TensorFlow版本。新版本的TensorFlow可能会对一些问题进行了修复，从而解决了该问题。如果还是无法解决问题，则需要查找更详细的错误信息，以及检查TensorFlow文档，以找出更详细的解决办法。