mindspore_gl.nn.SumPooling ========================== .. image:: https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/website-images/master/resource/_static/logo_source.svg :target: https://gitee.com/mindspore/graphlearning/blob/master/docs/api_python/nn/mindspore_gl.nn.SumPooling.rst :alt: 查看源文件 .. py:class:: mindspore_gl.nn.SumPooling 将求和池化应用于批处理图形中的节点。 .. math:: r^{(i)} = \sum_{k=1}^{N_i} x^{(i)}_k 输入: - **x** (Tensor) - 要更新的输入节点特征。Shape为 :math:`(N, D)`, 其中 :math:`N` 是节点数, :math:`D` 是节点的特征大小。 - **g** (BatchedGraph) - 输入图。 输出: - **x** (Tensor) - 图形的输出表示。Shape为 :math:`(2, D_{out})` 其中 :math:`D_{out}` 是节点的特征大小