torch中sum()函数

在PyTorch中，`sum()`函数用于对张量进行求和操作。它可以用于沿指定的维度求和，也可以用于对整个张量求和。

以下是`torch.sum()`函数的使用示例：

import torch

# 创建一个张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 对整个张量求和
sum_result = torch.sum(x)
print(sum_result)  # 输出: tensor(21)

# 沿着指定的维度求和
sum_result_dim0 = torch.sum(x, dim=0)
print(sum_result_dim0)  # 输出: tensor([5, 7, 9])

sum_result_dim1 = torch.sum(x, dim=1)
print(sum_result_dim1)  # 输出: tensor([ 6, 15])

在上面的示例中，我们首先创建了一个2x3的张量`x`。然后，我们使用`torch.sum()`对整个张量求和，得到了总和为`21`的标量。接下来，我们通过指定`dim`参数，沿着0维度（列）和1维度（行）分别求和，得到了包含求和结果的新张量。

希望这能回答您关于`sum()`函数的问题！如果还有其他问题，请随时提问。