mindspore.ops.ReduceSum

class mindspore.ops.ReduceSum(keep_dims=False, skip_mode=False)[源代码]

默认情况下,输出Tensor各维度上的和,以达到对所有维度进行归约的目的。也可以对指定维度进行求和归约。

通过指定 keep_dims 参数,来控制输出和输入的维度是否相同。

说明

Tensor类型的 axis 仅用作兼容旧版本,不推荐使用。

参数:
  • keep_dims (bool) - 如果为 True ,则保留计算维度,长度为1。如果为 False ,则不保留计算维度。默认值: False ,输出结果会降低维度。

  • skip_mode (bool) - 如果为 True ,并且 axis 为空tuple或空list,不进行ReduceSum计算, axis 为其他值,正常运算。如果为 False ,则正常进行运算。默认值: False

输入:
  • x (Tensor[Number]) - 输入Tensor。

  • axis (Union[int, tuple(int), list(int), Tensor]) - 要减少的维度。默认值: () ,当 skip_modeFalse 时,缩小所有维度。只允许常量值,取值范围[-rank(x), rank(x))。

输出:

Tensor,具有与输入 x 相同的shape。

  • 如果 axis() ,且 keep_dimsFalseskip_modeFalse ,则输出一个零维Tensor,表示输入Tensor中所有元素的和。

  • 如果 axis() ,且 skip_modeTrue ,则不进行ReduceSum运算,输出Tensor等于输入Tensor。

  • 如果 axis 为int,取值为2,并且 keep_dimsFalse ,则输出的shape为 \((x_1, x_3, ..., x_R)\)

  • 如果 axis 为tuple(int)或list(int),取值为(2, 3),并且 keep_dimsFalse ,则输出的shape为 \((x_1, x_4, ..., x_R)\)

  • 如果 axis 为一维Tensor,取值为[2, 3],并且 keep_dimsFalse ,则输出Tensor的shape为 \((x_1, x_4, ..., x_R)\)

异常:
  • TypeError - keep_dims 不是bool。

  • TypeError - skip_mode 不是bool。

  • TypeError - x 不是Tensor。

  • ValueError - axis 取值为None。

支持平台:

Ascend GPU CPU

样例:

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> x = Tensor(np.random.randn(3, 4, 5, 6).astype(np.float32))
>>> op = ops.ReduceSum(keep_dims=True)
>>> output = op(x, 1)
>>> output.shape
(3, 1, 5, 6)
>>> # case 1: Reduces a dimension by summing all elements in the dimension.
>>> x = Tensor(np.array([[[1, 1, 1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3, 3, 3]],
...                      [[4, 4, 4, 4, 4, 4], [5, 5, 5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6, 6, 6]],
...                      [[7, 7, 7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8, 8, 8], [9, 9, 9, 9, 9, 9]]]), mindspore.float32)
>>> output = op(x)
>>> print(output)
[[[270.]]]
>>> print(output.shape)
(1, 1, 1)
>>> # case 2: Reduces a dimension along axis 0.
>>> output = op(x, 0)
>>> print(output)
[[[12. 12. 12. 12. 12. 12.]
[15. 15. 15. 15. 15. 15.]
[18. 18. 18. 18. 18. 18.]]]
>>> # case 3: Reduces a dimension along axis 1.
>>> output = op(x, 1)
>>> print(output)
[[[ 6.  6.  6.  6.  6.  6.]]
[[15. 15. 15. 15. 15. 15.]]
[[24. 24. 24. 24. 24. 24.]]]
>>> # case 4: Reduces a dimension along axis 2.
>>> output = op(x, 2)
>>> print(output)
[[[ 6.]
[12.]
[18.]]
[[24.]
[30.]
[36.]]
[[42.]
[48.]
[54.]]]