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函数torch.sum有两种形式：

• torch.sum(input, *, dtype=None)：返回输入张量input所有元素的和。
• torch.sum(input, dim, keepdim=False, *, dtype=None)：返回给定维度dim中输入张量的每一行的总和。如果dim是一个维度列表，则对所有维度进行缩小。如果keepdim为True，则输出张量的大小与输入的大小相同，但维度dim的大小为1。否则，dim会被挤压（参考torch.squeeze()）。

语法

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

参数

• input：输入张量
• dim：[可选, int/tuple] 要减少的一个或多个维度。如果为None，则所有维度都将被裁剪。
• keepdim：[bool] 输出张量是否保留了dim。
• dtype：[可选, torch.dtype] 返回张量的所需数据类型。如果指定，则在执行操作之前将输入张量强制转换为dtype。这对于防止数据类型溢出非常有用，默认值为None。

实例

>>> a = torch.randn(1, 3)
>>> a
tensor([[ 0.1133, -0.9567,  0.2958]])
>>> torch.sum(a)
tensor(-0.5475)
>>> 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.])