torch.sum与np.sum的区别
时间: 2024-06-09 16:06:47 浏览: 7
torch.sum与np.sum是两个不同的函数,分别属于PyTorch和NumPy库。它们的区别如下:
1. 库:torch.sum是PyTorch库中的函数,用于计算张量中所有元素的总和。np.sum是NumPy库中的函数,用于计算数组中所有元素的总和。
2. 数据类型:torch.sum仅适用于PyTorch张量,可以用于计算整数、浮点数等各种数据类型的张量。np.sum适用于NumPy数组,可以用于计算整数、浮点数等各种数据类型的数组。
3. 并行计算:torch.sum可以利用GPU进行并行计算,从而提高计算速度。np.sum通常在CPU上运行,对于大规模计算可能较慢。
4. 自动求导:torch.sum会自动构建计算图,支持自动求导。np.sum不会构建计算图,不支持自动求导。
相关问题
np.sum与torch.sum区别
`np.sum`是NumPy库中的函数,用于计算数组中所有元素的总和。它可以应用于NumPy数组以及Python中的其他可迭代对象。
`torch.sum`是PyTorch库中的函数,用于计算张量(tensor)中所有元素的总和。它只能应用于PyTorch张量。
两者的区别在于它们的输入类型。`np.sum`可以接受任何可迭代对象作为输入,而`torch.sum`只能接受PyTorch张量作为输入。此外,`torch.sum`可以在GPU上运行,以加速计算。
np.sum和torch.sum的区别
np.sum与torch.sum的主要区别在于它们所操作的数据类型不同。np.sum是numpy库中的函数,用于对numpy数组进行求和操作,而torch.sum则是PyTorch库中的函数,用于对PyTorch张量进行求和操作。此外,np.sum的操作对象是numpy数组,而torch.sum的操作对象是PyTorch张量,两者在使用时需要注意数据类型的转换。