(一)torch.sum使用总结

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发现 torch.sum的 dim参数可以使用 tuple，总结记录一下

1.不指定dim

torch.sum(input, *, dtype=None) → Tensor

• 输入inputtensor
• 输出input中各元素的和

例如

t = torch.randint(0, 3, (2,2,2))
print(t)
print(torch.sum(t))

输出为：

tensor([[[1, 1],
         [0, 2]],

        [[2, 2],
         [0, 2]]])
tensor(10)

2.指定dim

torch.sum(input, dim, keepdim=False, *, dtype=None) → Tensor

• dim参数可以为常数和tuple
• keepdim参数指是否对求和的结果squeeze,如果True其他维度保持不变，求和的dim维变为1

2.1dim为常数

在维度dim上求和

import torch

t = torch.randint(0, 3, (2,2,2))

print(t)
print(torch.sum(t, dim=0))

输出为：

tensor([[[0, 1],
         [2, 1]],

        [[2, 2],
         [1, 2]]])
# 相当于在dim=0上求和，0+2， 1+2， 2+1， 2+2
tensor([[2, 3],
        [3, 3]])

2.2 dim为tuple

import torch

t = torch.randint(0, 3, (2,2,2))

print(t)
print(torch.sum(t, dim=(0,1)))

输出为：

tensor([[[1, 2],
         [0, 2]],

        [[2, 2],
         [2, 0]]])
# 相当于
# 1.在dim=0上求和 1+2，2+2， 0+2， 2+0
# 得[[3,4],[2,2]]
# 2.在dim=1上求和 3+2， 4+2
# 得[5,6]
tensor([5, 6])

参考资料

• 1.https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.sum.html

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