张量求和
高阶微分操作
张量求和
张量求和（Tensor Summation）算子正向传播对对输入张量在指定的维度上进行求和操作。反向传播将梯度分配到求和操作正向传播时参与求和的元素上。
正向传播参数列表
| 参数 | 类型 | 参数描述 |
|---|---|---|
| 输入张量 | 输入 | 元素类型可以为有符号整数、无符号整数、浮点实数、浮点复数、布尔等 |
| 求和维度 | 输入 | 进行规约的维度，可以同时求和多个维度 |
| 维度保留 | 输入 | 对指定的维度进行规约后，是否保留相应的维度，若保留则求和维度大小为1 |
| 输出张量 | 输出 | 表示计算结果 |
反向传播参数列表
| 参数 | 类型 | 参数描述 |
|---|---|---|
| 输入张量 | 输入 | 正向传播输出张量的梯度 |
| 输出张量 | 输出 | 与输入张量同形状的张量，其中每个被求和的维度上的元素梯度都是输出梯度的副本 |
函数返回值
- 没有错误：操作成功。
- 对象未初始化：表示输入张量没有初始化。
- 类型不匹配：表示参数的数据类型不一致。
- 分配失败：表张量分配空间不足。
- 内部错误：表示内部调用出错。
注：正向传播参考IEEE 2941.1-2022标准中的规约接口。
参考来源：团体标准——《人工智能 科学计算 共性算子功能要求》——章节7.3.1.23
硬件验证状态
昇腾 NPU 1.8ms鲲鹏 CPU 2.6ms海光 CPU 2.1ms昆仑 XPU 2.4ms海光 DCU 2.3ms飞腾 CPU 3.1ms燧原 XPU 2.7ms沐曦 GPU 2.5ms