擅长:python、mysql、java
<p>或者,可以使用<code>tensor.sum(axis)</code>,其中<code>axis</code>分别表示<code>0</code>和<code>1</code>对二维张量的行和列求和。</p>
<pre><code>In [210]: X
Out[210]:
tensor([[ 1, -3, 0, 10],
[ 9, 3, 2, 10],
[ 0, 3, -12, 32]])
In [211]: X.sum(1)
Out[211]: tensor([ 8, 24, 23])
In [212]: X.sum(0)
Out[212]: tensor([ 10, 3, -10, 52])
</code></pre>
<p>从上面的输出可以看出,在这两种情况下,输出都是一维张量。另一方面,如果您也希望在输出中保留原始张量的维数,那么您已经将布尔kwarg<code>keepdim</code>设置为<code>True</code>,如下所示:</p>
<pre><code>In [217]: X.sum(0, keepdim=True)
Out[217]: tensor([[ 10, 3, -10, 52]])
In [218]: X.sum(1, keepdim=True)
Out[218]:
tensor([[ 8],
[24],
[23]])
</code></pre>