ReduceSumSquare

ReduceSumSquare - 版本18

版本

  • 名称: ReduceSumSquare (GitHub)

  • : 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

  • 名称: ReduceSumSquare (GitHub)

  • : 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

  • 名称: ReduceSumSquare (GitHub)

  • : 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

  • 名称: ReduceSumSquare (GitHub)

  • : 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。