沿一轴的张量列表上的Pytorch求和

在PyTorch中，沿着一个轴的张量列表上的求和可以通过torch.stack()函数和torch.sum()函数来实现。

首先，让我们来了解一下相关的概念。

1. 张量（Tensor）：是PyTorch中的基本数据结构，类似于多维数组。张量可以包含数字、数组和其他张量。可以使用不同的维度表示不同的张量，例如标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵（2维张量）等。

接下来，我们来解释如何沿着一个轴的张量列表上进行求和。

1. 使用torch.stack()函数将张量列表堆叠为一个新的张量。
   • 概念：torch.stack()函数用于将一系列张量沿着一个新的维度进行堆叠。新的维度的位置可以在函数中指定。
   • 优势：使用torch.stack()函数可以将多个张量堆叠在一起，从而创建一个新的张量，方便进行后续的计算。
   • 应用场景：当需要对多个张量进行一些操作，如求和、平均值等，可以使用torch.stack()函数将这些张量堆叠在一起，然后进行计算。
   • 示例代码：
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• 使用torch.sum()函数对新的张量沿着指定轴进行求和。
  • 概念：torch.sum()函数用于沿着指定的轴对张量进行求和操作。
  • 优势：使用torch.sum()函数可以方便地对张量的特定维度进行求和，得到一个降维后的张量。
  • 应用场景：当需要计算张量的某个维度上的求和结果时，可以使用torch.sum()函数。
  • 示例代码：
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