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sum_cn.rst

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sum

.. py:function:: paddle.sparse.sum(x, axis=None, dtype=None, keepdim=False, name=None):

计算给定维度 :attr:`axis` 上稀疏张量 :attr:`x` 元素的和。 输入 :attr:`x` 必须为稀疏压缩格式（ SparseCooTensor 或 SparseCsrTensor）。

等式为：

out = sum(x, axis, dtype, keepdim)

参数

  • x (Tensor) - 输入的 Tensor，数据类型为 bool、float16、float32、float64、int32 或 int64。
  • axis (int|list|tuple，可选) - 沿着哪些维度进行求和操作。如果为 :attr:`None`，则对 :attr:`x` 的所有元素进行求和并返回一个只有一个元素的 Tensor；否则必须在 [-rank(x), rank(x)) 范围内。如果 axis[i] < 0，则要减少的维度是 rank + axis[i]。
  • dtype (str，可选) - 输出 Tensor 的数据类型。默认值为 None，表示与输入 Tensor x 数据类型一致。
  • keepdim (bool，可选) - 是否在输出 Tensor 中保留减少的维度。如果为 True，则结果 Tensor 的维数比 :attr:`x` 少一维，否则与 :attr:`x` 维数一致。默认值为 False。
  • name (str，可选) - 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name`，一般无需设置，默认值为 None。

返回

Tensor，在指定维度上进行求和运算的 Tensor。如果 x.dtype='bool' 或 x.dtype='int32'，则其数据类型为 'int64'，否则数据类型与 x 一致。

代码示例

COPY-FROM: paddle.sparse.sum