mindspore.Tensor.sum ==================== .. py:method:: mindspore.Tensor.sum(dim=None, keepdim=False, *, dtype=None) -> Tensor 计算指定维度上Tensor元素的总和。 .. Note:: - 带有张量类型的 `dim` 仅用于与旧版本兼容,不推荐使用。 参数: - **dim** (Union[None, int, tuple(int), list(int), Tensor],可选) - 指定维度,在该维度方向上进行求和运算。默认值: ``None`` 。如果参数值为 ``None`` ,会计算输入Tensor中所有元素的和。如果 `dim` 为负数,则从最后一维开始往第一维计算。如果 `dim` 为整数元组或列表,会对该元组或列表指定的所有 `dim` 方向上的元素进行求和。必须在 :math:`[-self.ndim, self.ndim)` 范围内。 - **keepdim** (bool,可选) - 输出Tensor是否保留了 `dim` 。默认值为 ``False``。如果这个参数为 ``True`` ,保留这些缩小的尺寸并且长度为1。如果这个参数为 ``False`` ,不保留这些尺寸。 关键字参数: - **dtype** (:class:`mindspore.dtype`,可选) - 返回Tensor所期望的数据类型。默认值: ``None`` 。 返回: Tensor。返回输入Tensor中指定dim维度的元素总和。 异常: - **TypeError** - 如果 `dim` 不是int,tuple(int), list(int), Tensor 或者 None。 - **ValueError** - 如果 `dim` 没有在 :math:`[-self.ndim, self.ndim)` 范围中。 - **TypeError** - 如果 `keepdim` 不是bool。 .. py:method:: mindspore.Tensor.sum(axis=None, dtype=None, keepdims=False, initial=None) -> Tensor :noindex: 返回指定维度上数组元素的总和。 .. note:: - 不支持NumPy参数 `out` 、 `where` 、 `casting` 、 `order` 、 `subok` 、 `signature` 和 `extobj` 。 - Tensor类型的 `axis` 仅用作兼容旧版本,不推荐使用。 参数: - **axis** (Union[None, int, tuple(int), list(int), Tensor],可选) - 指定维度,在该维度方向上进行求和运算。默认值: ``None`` 。如果参数值为 ``None`` ,会计算输入数组中所有元素的和。如果 `axis` 为负数,则从最后一维开始往第一维计算。如果 `axis` 为整数元组或列表,会对该元组或列表指定的所有 `axis` 方向上的元素进行求和。 - **dtype** (`mindspore.dtype`, 可选) - 默认值为 ``None`` 。会覆盖输出Tensor的dtype。 - **keepdims** (bool,可选) - 如果这个参数为 ``True`` ,被删去的维度保留在结果中,且维度大小设为1。有了这个选项,结果就可以与输入数组进行正确的广播运算。如果设为默认值,那么 `keepdims` 不会被传递给ndarray子类的sum方法。但是任何非默认值都会被传递。如果子类的方法未实现 `keepdims` ,则引发异常。默认值: ``False`` 。 - **initial** (scalar,可选) - 初始化的起始值。默认值: ``None`` 。 返回: Tensor。具有与输入相同shape的Tensor,删除了指定的 `axis` 。如果输入Tensor是零维数组,或 `axis` 为 ``None`` 时,返回一个标量。 异常: - **TypeError** - input不是Tensor, `axis` 不是整数、整数元组、整数列表或Tensor, `keepdims` 不是整数,或者 `initial` 不是标量。 - **ValueError** - 任意 `axis` 超出范围或存在重复的 `axis` 。 .. seealso:: - :func:`mindspore.Tensor.cumsum` :返回沿给定 `axis` 的元素累加和。