mindspore.Tensor.sum

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mindspore.Tensor.sum(axis=None, dtype=None, keepdims=False, initial=None)[源代码]

返回指定维度上数组元素的总和。

说明

不支持NumPy参数 outwherecastingordersuboksignatureextobj

参数:
  • axis (Union[None, int, tuple(int), list(int)]) - 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轴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) - 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) - 初始化的起始值。默认值: None

返回:

Tensor。具有与输入相同shape的Tensor,删除了指定的轴。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、整数元组或整数列表,keepdims 不是整数,或者 initial 不是标量。

  • ValueError - 任意轴超出范围或存在重复的轴。

支持平台:

Ascend GPU CPU

样例:

>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor
>>> input_x = Tensor(np.array([-1, 0, 1]).astype(np.float32))
>>> print(input_x.sum())
0.0
>>> input_x = Tensor(np.arange(10).reshape(2, 5).astype(np.float32))
>>> print(input_x.sum(axis=1))
[10. 35.]