torch.nansum¶
- torch.nansum(input, *, dtype=None) Tensor ¶
返回所有元素的总和,将非数字 (NaN) 视为零。
- 参数
input (Tensor) – 输入张量。
- 关键字参数
dtype (
torch.dtype
,可选) – 返回张量的所需数据类型。如果指定,则在执行操作之前将输入张量转换为dtype
。这对于防止数据类型溢出很有用。默认值:None。
示例
>>> a = torch.tensor([1., 2., float('nan'), 4.]) >>> torch.nansum(a) tensor(7.)
- torch.nansum(input, dim, keepdim=False, *, dtype=None) Tensor
返回给定维度
dim
中input
张量中每一行的总和,将非数字 (NaN) 视为零。如果dim
是维度列表,则在所有维度上进行归约。如果
keepdim
为True
,则输出张量与input
大小相同,除了维度dim
大小为 1 外。否则,将压缩dim
(参见torch.squeeze()
),导致输出张量少 1 个(或len(dim)
个)维度。- 参数
- 关键字参数
dtype (
torch.dtype
,可选) – 返回张量的所需数据类型。如果指定,则在执行操作之前将输入张量转换为dtype
。这对于防止数据类型溢出很有用。默认值:None。
示例
>>> torch.nansum(torch.tensor([1., float("nan")])) 1.0 >>> a = torch.tensor([[1, 2], [3., float("nan")]]) >>> torch.nansum(a) tensor(6.) >>> torch.nansum(a, dim=0) tensor([4., 2.]) >>> torch.nansum(a, dim=1) tensor([3., 3.])