ReduceSum¶

ReduceSum - 13¶

此版本的运算符已自版本 13 起可用。

沿提供的轴计算输入张量的元素之和。如果 keepdims 等于 1，则结果张量具有与输入相同的秩。如果 keepdims 等于 0，则结果张量会修剪掉被归约的维度。零秩输入张量有效。对空值集进行归约的结果为 0。

上述行为与 numpy 类似，但 numpy 默认将 keepdims 设置为 False 而非 True。

keepdims - INT (默认值是 '1')

是否保留归约的维度，默认值 1 表示保留归约的维度。
noop_with_empty_axes - INT (默认值是 '0')

定义当 'axes' 为空时的行为。当 'false' 时，默认行为是归约所有轴。当 axes 为空且此属性设为 true 时，输入张量将不被归约，输出张量将等同于输入张量。

输入数量在 1 到 2 之间。

data (异构) - T

一个输入张量。
axes (可选，异构) - tensor(int64)

可选的整数列表输入，指定沿哪些轴进行归约。如果 'noop_with_empty_axes' 为 false，则默认归约输入张量的所有维度；否则，当 'noop_with_empty_axes' 为 true 时，其行为等同于 Identity 运算符。接受的范围是 [-r, r-1]，其中 r = rank(data)。

T 在 ( tensor(bfloat16), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(uint32), tensor(uint64) ) 中

约束输入和输出类型为数值张量。

此版本的运算符已自版本 11 起可用。

沿提供的轴计算输入张量的元素之和。如果 keepdims 等于 1，则结果张量具有与输入相同的秩。如果 keepdims 等于 0，则结果张量会修剪掉被归约的维度。

上述行为与 numpy 类似，但 numpy 默认将 keepdims 设置为 False 而非 True。

axes - INTS :

一个整数列表，指定沿哪些轴进行归约。默认归约输入张量的所有维度。接受的范围是 [-r, r-1]，其中 r = rank(data)。
keepdims - INT (默认值是 '1')

是否保留归约的维度，默认值 1 表示保留归约的维度。

T 在 ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(uint32), tensor(uint64) ) 中

约束输入和输出类型为高精度数值张量。

此版本的运算符已自版本 1 起可用。

沿提供的轴计算输入张量的元素之和。如果 keepdims 等于 1，则结果张量具有与输入相同的秩。如果 keepdims 等于 0，则结果张量会修剪掉被归约的维度。零秩输入张量有效。对空值集进行归约的结果为 0。

上述行为与 numpy 类似，但 numpy 默认将 keepdims 设置为 False 而非 True。

T 在 ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(uint32), tensor(uint64) ) 中

约束输入和输出类型为高精度数值张量。