火炬Tensor的sum和torch.sum有什么区别？

Question

当使用python sum或torch.sum时，我得到相同的结果，为什么火炬实现了sum函数？它们之间有区别吗？

Answer 1

什么都没有，torch.sum称tensor.sum和python的sum称__add__（或需要的__radd__）再次调用tensor.sum

所以唯一的区别在于函数调用的数量，并且tensor.sum()应该是最快的（当你有小张量并且函数调用的开销相当大）

Answer 2

看起来python的总和可以将生成器作为输入，而torch.sum不能：

import torch print( sum( torch.ones(1)*k for k in torch.arange(10))) 返回tensor([45.])，而：

print( torch.sum( torch.ones(1)*k for k in torch.arange(10))) 引发TypeError: sum(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not generator

我假设pyTorch的反向传播会对发生器的惰性评估遇到麻烦，但还不确定。