ReduceSumSquare¶
ReduceSumSquare - 版本18¶
版本¶
域:
main起始版本:
18函数:
True支持级别:
SupportType.COMMON形状推断:
True
此版本的算子自版本 18 起可用。
摘要¶
沿着提供的轴计算输入张量元素的平方和。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，则结果张量会被修剪掉被缩减的维度。零秩输入张量是有效的。对空值集合进行缩减会得到 0。
上述行为与 numpy 类似，但 numpy 默认将 keepdims 设置为 False 而不是 True。
函数体¶
此算子的函数定义。
<
domain: "",
opset_import: ["" : 18]
>
ReduceSumSquare <noop_with_empty_axes,keepdims>(data, axes) => (reduced)
{
data_square = Mul (data, data)
reduced = ReduceSum <keepdims: int = @keepdims> (data_square, axes)
}
属性¶
keepdims - INT (默认值是
'1')是否保留缩减的维度，默认值 1 表示保留缩减的维度。
noop_with_empty_axes - INT (默认值是
'0')定义‘axes’为空时的行为。默认行为为‘false’，表示缩减所有轴。当 axes 为空且此属性设置为 true 时，输入张量不会被缩减，输出张量将等同于输入张量。
输入¶
1 到 2 个输入。
data (异构) - T
一个输入张量。
axes (可选，异构) - tensor(int64)
可选的整数输入列表，沿其进行缩减。如果‘noop_with_empty_axes’为 false，则默认缩减输入张量的所有维度；如果‘noop_with_empty_axes’为 true，则作为 Identity 算子。接受的范围是 [-r, r-1]，其中 r = rank(data)。
输出¶
reduced (异构) - T
缩减后的输出张量。
类型约束¶
T 为以下类型之一 (
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。
ReduceSumSquare - 版本13¶
版本¶
域:
main起始版本:
13函数:
False支持级别:
SupportType.COMMON形状推断:
True
此版本的算子自版本 13 起可用。
摘要¶
沿着提供的轴计算输入张量元素的平方和。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，则结果张量会被修剪掉被缩减的维度。零秩输入张量是有效的。对空值集合进行缩减会得到 0。
上述行为与 numpy 类似，但 numpy 默认将 keepdims 设置为 False 而不是 True。
属性¶
axes - INTS :
整数列表，沿其进行缩减。默认缩减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')是否保留缩减的维度，默认值 1 表示保留缩减的维度。
输入¶
data (异构) - T
一个输入张量。
输出¶
reduced (异构) - T
缩减后的输出张量。
类型约束¶
T 为以下类型之一 (
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。
ReduceSumSquare - 版本11¶
版本¶
域:
main起始版本:
11函数:
False支持级别:
SupportType.COMMON形状推断:
True
此版本的算子自版本 11 起可用。
摘要¶
沿着提供的轴计算输入张量元素的平方和。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，则结果张量会被修剪掉被缩减的维度。
上述行为与 numpy 类似，但 numpy 默认将 keepdims 设置为 False 而不是 True。
属性¶
axes - INTS :
整数列表，沿其进行缩减。默认缩减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')是否保留缩减的维度，默认值 1 表示保留缩减的维度。
输入¶
data (异构) - T
一个输入张量。
输出¶
reduced (异构) - T
缩减后的输出张量。
类型约束¶
T 为以下类型之一 (
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。
ReduceSumSquare - 版本1¶
版本¶
域:
main起始版本:
1函数:
False支持级别:
SupportType.COMMON形状推断:
True
此版本的算子自版本 1 起可用。
摘要¶
沿着提供的轴计算输入张量元素的平方和。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，则结果张量会被修剪掉被缩减的维度。零秩输入张量是有效的。对空值集合进行缩减会得到 0。
上述行为与 numpy 类似，但 numpy 默认将 keepdims 设置为 False 而不是 True。
属性¶
axes - INTS :
整数列表，沿其进行缩减。默认缩减输入张量的所有维度。
keepdims - INT (默认值是
'1')是否保留缩减的维度，默认值 1 表示保留缩减的维度。
输入¶
data (异构) - T
一个输入张量。
输出¶
reduced (异构) - T
缩减后的输出张量。
类型约束¶
T 为以下类型之一 (
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。