pypto.sum#

产品支持情况#

对一个多维向量按照指定的维度进行数据累加。

定义指定计算的维度（Reduce轴）为R轴，非指定维度（Normal轴）为A轴。如下图所示，对Shape为(2, 3)的二维矩阵进行运算，指定在第一维计算数据的累加，输出结果为[5, 7, 9]；指定在第二维计算数据的累加，输出结果为[6, 15]。

图 1 sum按第一个维度计算示例

图 2 sum按最后一个维度计算示例

sum(input: Tensor,  dim: int, keepdim: bool = False) -> Tensor:

参数名	输入/输出	说明
input	输入	源操作数。支持的类型为：Tensor。 Tensor支持的数据类型为：DT_FP32，DT_INT32，DT_INT16。不支持空Tensor；Shape仅支持2-4维，Shape Size不大于2147483647（即INT32_MAX）。
dim	输入	源操作数。支持任意单轴。
keepdim	输入	源操作数。控制在进行归约后，是否保持被压缩的维度。默认值为False。

返回输出Tensor，输出Tensor的Shape与keepdim参数相关。

若keepdim参数为 True，则在执行归约操作后保留被归约的维度。输出Tensor在除dim指定的维度外，其他维度的Shape与输入Tensor的Shape一致，而在dim指定的维度上的大小为 1。

若keepdim参数为 False（默认），则被归约的维度会从输出Tensor中移除，而tileshape中对应的维度不变, 所以建议在调其他operation前重设tileshape。

说明：调用该operation接口前，应通过set_vec_tile_shapes设置TileShape。

TileShape维度应和输入input一致。

示例1：输入intput shape为[m, n]，输出为[m, 1]，TileShape设置为[m1, n1], 则m1, n1分别用于切分m, n轴。

pypto.set_vec_tile_shapes(4, 16)

x = pypto.tensor([2, 3], pypto.DT_FP32)
y = pypto.sum(x, -1, True)

结果示例如下：

输入数据 x: [[1.0 2.0 3.0],
             [1.0 2.0 3.0]]
输出数据 y: [[6.0],
             [6.0]]