sums

paddle.fluid.layers. sums ( input, out=None ) [源代码]

该OP计算多个输入Tensor逐个元素相加的和。

  • 示例：3个Tensor求和
  1. 输入：
  2.     x0.shape = [2, 3]
  3.     x0.data = [[1., 2., 3.],
  4.                [4., 5., 6.]]
  5.     x1.shape = [2, 3]
  6.     x1.data = [[10., 20., 30.],
  7.                [40., 50., 60.]]
  8.     x2.shape = [2, 3]
  9.     x2.data = [[100., 200., 300.],
  10.                [400., 500., 600.]]
  12. 输出：
  13.     out.shape = [2, 3]
  14.     out.data = [[111., 222., 333.],
  15.                 [444., 555., 666.]]

参数：

  • input (list) - 多个维度相同的Tensor组成的元组。支持的数据类型：float32，float64，int32，int64。

  • out (Variable，可选) - 指定求和的结果Tensor，可以是程序中已经创建的任何Variable。默认值为None，此时将创建新的Variable来保存输出结果。

返回：输入的和，数据类型和维度与输入Tensor相同。若 out 为 None ，返回值是一个新的Variable；否则，返回值就是 out 。

返回类型：Variable

代码示例：

  1. import paddle.fluid as fluid
  3. x0 = fluid.layers.fill_constant(shape=[16, 32], dtype='int64', value=1)
  4. x1 = fluid.layers.fill_constant(shape=[16, 32], dtype='int64', value=2)
  5. x2 = fluid.layers.fill_constant(shape=[16, 32], dtype='int64', value=3)
  6. x3 = fluid.layers.fill_constant(shape=[16, 32], dtype='int64', value=0)
  8. # 多个Tensor求和，结果保存在一个新建的Variable sum0，即sum0=x0+x1+x2，值为[[6, ..., 6], ..., [6, ..., 6]]
  9. sum0 = fluid.layers.sums(input=[x0, x1, x2])
  11. # 多个Tensor求和，sum1和x3是同一个Variable，相当于x3=x0+x1+x2，值为[[6, ..., 6], ..., [6, ..., 6]]
  12. sum1 = fluid.layers.sums(input=[x0, x1, x2], out=x3)