求和

求和 - 13

版本

  • 名称: Sum (GitHub)

  • 域名: main

  • since_version: 13

  • 函数: False

  • support_level: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的运算符自版本13起可用。

摘要

逐元素求和输入张量（支持Numpy风格的广播）。 所有输入和输出必须具有相同的数据类型。 此运算符支持多向（即Numpy风格）广播；更多详情请查看ONNX中的广播。

输入

介于1到2147483647之间的输入。

  • data_0 (可变参数, 异构) - T:

    用于求和的张量列表。

输出

  • sum（异构）- T：

    输出张量。

类型约束

  • T 在 ( tensor(bfloat16), tensor(double), tensor(float), tensor(float16) ):

    将输入和输出类型限制为浮点张量。

求和 - 8

版本

  • 名称: Sum (GitHub)

  • 域名: main

  • since_version: 8

  • 函数: False

  • support_level: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的运算符自版本8起可用。

摘要

逐元素求和输入张量（支持Numpy风格的广播）。 所有输入和输出必须具有相同的数据类型。 此运算符支持多向（即Numpy风格）广播；更多详情请查看ONNX中的广播。

输入

介于1到2147483647之间的输入。

  • data_0 (可变参数, 异构) - T:

    用于求和的张量列表。

输出

  • sum（异构）- T：

    输出张量。

类型约束

  • T 在 ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16) ) 中:

    将输入和输出类型限制为浮点张量。

求和 - 6

版本

  • 名称: Sum (GitHub)

  • 域名: main

  • since_version: 6

  • 函数: False

  • support_level: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的运算符自版本6起可用。

摘要

逐元素求和每个输入张量。所有输入和输出必须具有相同的形状和数据类型。

输入

介于1到2147483647之间的输入。

  • data_0 (可变参数, 异构) - T:

    用于求和的张量列表。

输出

  • sum（异构）- T：

    输出张量。与输入具有相同的维度。

类型约束

  • T 在 ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16) ) 中:

    将输入和输出类型限制为浮点张量。

求和 - 1

版本

  • 名称: Sum (GitHub)

  • 域名: main

  • since_version: 1

  • 函数: False

  • support_level: SupportType.COMMON

  • 形状推断: False

此版本的运算符自版本1起可用。

摘要

逐元素求和每个输入张量。所有输入和输出必须具有相同的形状和数据类型。

属性

  • consumed_inputs - INTS :

    遗留优化属性。

输入

介于1到2147483647之间的输入。

  • data_0 (可变参数, 异构) - T:

    用于求和的张量列表。

输出

  • sum（异构）- T：

    输出张量。与输入具有相同的维度。

类型约束

  • T 在 ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16) ) 中:

    将输入和输出类型限制为浮点张量。