深入浅出Pytorch函数——torch.sum

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语法

torch.sum(input, dim, keepdim=False, *, dtype=None) → Tensor

参数

• input：[Tensor] 输入的张量。
• dim：[可选, int/tuple] 求和运算的维度。如果为None，则计算所有元素的和并返回包含单个元素的Tensor变量，默认值为None。
• keepdim：[bool] 是否在输出Tensor中保留减小的维度。如keepdim=True，否则结果张量的维度将比输入张量小，默认值为False。
• dtype：[可选, torch.dtype] 输出变量的数据类型。若参数为空，则输出变量的数据类型和输入变量相同，默认值为None。

返回值

返回给定维度dim中输入张量的的总和。如果dim是一个列表，则对所有的行求和。

实例

>>> a = torch.randn(4, 4)
>>> a
tensor([[ 0.0569, -0.2475,  0.0737, -0.3429],
        [-0.2993,  0.9138,  0.9337, -1.6864],
        [ 0.1132,  0.7892, -0.1003,  0.5688],
        [ 0.3637, -0.9906, -0.4752, -1.5197]])
>>> torch.sum(a, 1)
tensor([-0.4598, -0.1381,  1.3708, -2.6217])
>>> b = torch.arange(4 * 5 * 6).view(4, 5, 6)
>>> torch.sum(b, (2, 1))
tensor([  435.,  1335.,  2235.,  3135.])