ReduceSum¶

ReduceSum - 13¶

此版本的运算符已自版本 13起可用。

沿着提供的轴计算输入张量元素的总和。如果keepdims等于 1，则结果张量与输入具有相同的秩。如果keepdims等于 0，则结果张量将修剪掉已减少的维度。秩为零的输入张量有效。对空值集进行归约将产生 0。

上述行为类似于 numpy，但不同之处在于 numpy 将keepdims的默认值设置为False而不是True。

keepdims - INT（默认值为'1'）

是否保留已减少的维度，默认为 1 表示保留已减少的维度。
noop_with_empty_axes - INT（默认值为'0'）

定义如果“axes”为空时的行为。默认为“false”时，将对所有轴进行归约。当 axes 为空且此属性设置为 true 时，不会对输入张量进行归约，并且输出张量将等效于输入张量。

1 到 2 个输入。

data (异构) - T

输入张量。
axes (可选，异构) - tensor(int64)

可选的整数输入列表，沿着该列表进行归约。如果“noop_with_empty_axes”为 false，则默认为对输入张量的所有维度进行归约，否则当“noop_with_empty_axes”为 true 时，充当 Identity 运算。接受的范围是 [-r, r-1]，其中 r = rank(data)。

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

将输入和输出类型约束为数值张量。

此版本的运算符已自版本 11起可用。

沿着提供的轴计算输入张量元素的总和。如果 keepdims 等于 1，则结果张量与输入具有相同的秩。如果 keepdims 等于 0，则结果张量将修剪掉已减少的维度。

上述行为类似于 numpy，但不同之处在于 numpy 将 keepdims 的默认值设置为 False 而不是 True。

axes - INTS :

整数列表，沿着该列表进行归约。默认为对输入张量的所有维度进行归约。接受的范围是 [-r, r-1]，其中 r = rank(data)。
keepdims - INT（默认值为'1'）

是否保留已减少的维度，默认为 1 表示保留已减少的维度。

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

将输入和输出类型约束为高精度数值张量。

此版本的运算符已自版本 1起可用。

沿着提供的轴计算输入张量元素的总和。如果 keepdims 等于 1，则结果张量与输入具有相同的秩。如果 keepdims 等于 0，则结果张量将修剪掉已减少的维度。秩为零的输入张量有效。对空值集进行归约将产生 0。

上述行为类似于 numpy，但不同之处在于 numpy 将 keepdims 的默认值设置为 False 而不是 True。

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

将输入和输出类型约束为高精度数值张量。