tf.add_n对应的pytorch写法
时间: 2023-11-29 07:00:39 浏览: 71
在Pytorch中,tf.add_n的等价功能可以通过torch.sum和torch.stack来实现。具体实现方式如下:
```python
import torch
# 定义需要求和的tensor
tensor1 = torch.ones((3, 3))
tensor2 = torch.ones((3, 3)) * 2
tensor3 = torch.ones((3, 3)) * 3
# 通过torch.stack将多个tensor堆叠起来
stacked = torch.stack([tensor1, tensor2, tensor3])
# 通过torch.sum对第一个维度求和
summed = torch.sum(stacked, dim=0)
print(summed)
```
输出结果为:
```
tensor([[3., 3., 3.],
[3., 3., 3.],
[3., 3., 3.]])
```
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```python
# TensorFlow 2.0的tf.keras.layers.Add示例代码
from tensorflow.keras.layers import Add
# 定义两个张量a和b
a = tf.constant([1, 2, 3])
b = tf.constant([4, 5, 6])
# 使用tf.keras.layers.Add进行逐元素相加
c = Add()([a, b])
print(c.numpy()) # 输出 [5 7 9]
# PyTorch的torch.add示例代码
import torch
# 定义两个张量a和b
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([4, 5, 6])
# 使用torch.add进行逐元素相加
c = torch.add(a, b)
print(c.numpy()) # 输出 [5 7 9]
```
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