add

paddle. add ( x, y, name=None ) [源代码]

逐元素相加算子,输入 x 与输入 y 逐元素相加,并将各个位置的输出元素保存到返回结果中。

输入 x 与输入 y 必须可以广播为相同形状,关于广播规则,请参考 cn_user_guide_broadcasting

等式为:

\[Out = X + Y\]
  • \(X\):多维 Tensor。

  • \(Y\):多维 Tensor。

如下两种情况使用该算子: 第一种情况: 1. XY 的形状一样。 2. Y 的形状是 X 的一部分连续的形状。 第二种情况: 1. 广播 Y 使其形状与 X 相同,其中 axis 是把 Y 广播到 X 的索引起始数。 2. 如果 axis 是默认值-1,则 \(axis=rank(X)−rank(Y)\)。 3. Y 的最后一维形状为 1 时,该维度将会被忽略,比如 shape(Y) = (2, 1) => (2)。

参数

  • x (Tensor) - 输入的 Tensor,数据类型为:float32、float64、int32、int64。

  • y (Tensor) - 输入的 Tensor,数据类型为:float32、float64、int32、int64。

  • name (str,可选) - 具体用法请参见 Name,一般无需设置,默认值为 None。

返回

多维 Tensor,数据类型与 x 相同,维度为广播后的形状。

代码示例

import paddle

x = paddle.to_tensor([2, 3, 4], 'float64')
y = paddle.to_tensor([1, 5, 2], 'float64')
z = paddle.add(x, y)
print(z)  # [3., 8., 6. ]

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