add_n¶
对输入的一至多个 Tensor 或 LoDTensor 求和。如果输入的是 LoDTensor,输出仅与第一个输入共享 LoD 信息(序列信息)。
Case 1:
输入:
input.shape = [2, 3]
input = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]
输出:
output.shape = [2, 3]
output = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]
Case 2:
输入:
第一个输入:
input1.shape = [2, 3]
input1 = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]
第二个输入:
input2.shape = [2, 3]
input2 = [[7, 8, 9],
[10, 11, 12]]
输出:
output.shape = [2, 3]
output = [[8, 10, 12],
[14, 16, 18]]
参数¶
inputs (Tensor|list(Tensor)) - 输入的一至多个 Tensor。如果输入了多个 Tensor,则不同 Tensor 的 shape 和数据类型应保持一致。数据类型支持: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¶
Tensor,输入 inputs
求和后的结果,shape 和数据类型与 inputs
一致。
代码示例¶
import paddle
input0 = paddle.to_tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype='float32')
input1 = paddle.to_tensor([[7, 8, 9], [10, 11, 12]], dtype='float32')
output = paddle.add_n([input0, input1])
# [[8., 10., 12.],
# [14., 16., 18.]]