torch.sum函数介绍

torch.sum函数是PyTorch库中的一个张量操作函数，用于计算张量中所有元素的总和。它可以在给定的维度上对张量进行求和，也可以计算整个张量的总和。

函数签名如下：

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

参数说明：
- `input`：输入的张量。
- `dim`：指定在哪个维度上进行求和操作。如果不指定，则对整个张量进行求和。
- `keepdim`：指定是否保持输出张量的维度与输入张量相同。默认为False。
- `dtype`：指定输出张量的数据类型。如果不指定，则使用输入张量的数据类型。

返回值：
- 返回一个新的张量，其中包含了输入张量在指定维度上的求和结果。

示例：

import torch

x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 对整个张量进行求和
sum_all = torch.sum(x)
print(sum_all)  # 输出tensor(21)

# 按列求和
sum_dim0 = torch.sum(x, dim=0)
print(sum_dim0)  # 输出tensor([5, 7, 9])

# 按行求和
sum_dim1 = torch.sum(x, dim=1)
print(sum_dim1)  # 输出tensor([ 6, 15])

这是torch.sum函数的基本介绍，它在处理张量数据时非常常用。

相关问题

torch.sum(torch.sum(R, dim=2),dim=1).cpu().numpy()

这段代码的作用是对矩阵R进行求和操作。首先，使用torch.sum函数对R进行两次求和操作。第一次求和是在dim=2的维度上进行，即对矩阵R的第三个维度进行求和。第二次求和是在dim=1的维度上进行，即对第一次求和的结果再进行求和。最后，使用.cpu().numpy()将结果转换为numpy数组。所以，torch.sum(torch.sum(R, dim=2),dim=1).cpu().numpy()的作用是对矩阵R进行两次求和操作，并将结果转换为numpy数组。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [torch.sum(c, dim=0, keepdim=True) torch.sum(c, dim=1, keepdim=True)](https://blog.csdn.net/dujuancao11/article/details/115701407)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [torch.sum()、np.sum()和sum()简要介绍](https://blog.csdn.net/weixin_45335726/article/details/122517254)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [tensor和numpy中的乘法运算，如torch.mul()和torch.sum()函数的用法](https://blog.csdn.net/FORKobe/article/details/127435631)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

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。