torch.sum函数介绍
时间: 2023-07-14 10:04:20 浏览: 73
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:
```python
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:
```python
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示例
`torch.sum()` 函数用于计算张量(tensor)沿着指定维度的元素之和。它的使用方式如下:
```python
torch.sum(input, dim=None, keepdim=False, dtype=None)
```
其中:
- `input`:需要计算元素之和的输入张量。
- `dim`:可选,指定计算元素之和的维度。如果不指定,则计算所有元素之和。
- `keepdim`:可选,是否保持输出张量的维度与输入张量相同,默认为 False。
- `dtype`:可选,指定输出张量的数据类型,默认与输入张量相同。
下面是一个示例:
```python
import torch
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
y = torch.sum(x, dim=1)
print(y)
```
输出结果为:
```
tensor([ 6, 15])
```
在这个例子中,我们创建了一个形状为 2 行 3 列的张量 `x`。我们使用 `torch.sum()` 函数计算了 `x` 沿着第二个维度(即列)的元素之和,得到了一个形状为 2 的新张量 `y`。其中,第一行的元素之和为 6,第二行的元素之和为 15。
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。