mindspore.ops.accumulate_n

mindspore.ops.accumulate_n(x)

逐元素将所有输入的Tensor相加。

mindspore.ops.accumulate_n() 与 mindspore.ops.addn() 类似，但它们之间有一个显著的区别：accumulate_n不会等待其所有输入就绪后再求和。也就是说，不同时刻的输入会存储在内存中，accumulate_n能够节省内存，因为最小临时存储与输出大小成正比，而不是输入大小。

参数：

• x (Union(tuple[Tensor], list[Tensor])) - accumulate_n的输入，由多个Tensor组成的tuple或list，其数据类型为数值型，且每个元素的shape必须相等。

返回：

Tensor，与 x 的每个Tensor具有相同的shape和数据类型。

异常：

• TypeError - x 既不是tuple，也不是list。

• ValueError - x 中存在shape不同的Tensor。

支持平台：

Ascend GPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> x = Tensor(np.array([1, 2, 3]), mindspore.float32)
>>> y = Tensor(np.array([4, 5, 6]), mindspore.float32)
>>> output = ops.accumulate_n([x, y, x, y])
>>> print(output)
[10. 14. 18.]