add_n¶
该OP用于对输入的一至多个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)。
例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]]
例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.]]