forked from mindspore-Ecosystem/mindspore
42 lines
1.0 KiB
ReStructuredText
42 lines
1.0 KiB
ReStructuredText
mindspore.ops.AddN
|
||
===================
|
||
|
||
.. py:class:: mindspore.ops.AddN(*args, **kwargs)
|
||
|
||
按元素将所有输入的Tensor相加。
|
||
|
||
所有输入Tensor必须具有相同的shape。
|
||
|
||
**输入：**
|
||
|
||
- **x** (Union(tuple[Tensor], list[Tensor])) - 输入tuple或list由多个Tensor组成，其数据类型为Number或bool，用于相加。
|
||
|
||
**输出：**
|
||
|
||
Tensor，与 `x` 的每个Tensor具有相同的shape和数据类型。
|
||
|
||
**异常：**
|
||
|
||
- **TypeError** - `x` 既不是tuple，也不是list。
|
||
|
||
**支持平台：**
|
||
|
||
``Ascend`` ``GPU`` ``CPU``
|
||
|
||
**样例：**
|
||
|
||
>>> class NetAddN(nn.Cell):
|
||
... def __init__(self):
|
||
... super(NetAddN, self).__init__()
|
||
... self.addN = ops.AddN()
|
||
...
|
||
... def construct(self, *z):
|
||
... return self.addN(z)
|
||
...
|
||
>>> net = NetAddN()
|
||
>>> x = Tensor(np.array([1, 2, 3]), mindspore.float32)
|
||
>>> y = Tensor(np.array([4, 5, 6]), mindspore.float32)
|
||
>>> output = net(x, y, x, y)
|
||
>>> print(output)
|
||
[10. 14. 18.]
|