在PyTorch中，`torch.sum()`是一个非常实用的张量操作函数，用于计算元素的总和。它不仅能处理一维向量，还能针对多维张量进行灵活操作。掌握这个函数，能极大提升你的深度学习代码效率哦！🌟
首先，`torch.sum()`的基本用法很简单：直接传入一个张量即可得到所有元素的总和。例如，对于一个包含[1, 2, 3]的张量，执行`torch.sum(tensor)`会返回6。✨
其次，`torch.sum()`支持指定维度进行求和。比如，如果你有一个二维张量[[1, 2], [3, 4]]，使用`torch.sum(tensor, dim=0)`会按列求和，结果为[4, 6]；而`dim=1`则按行求和，结果变为[3, 7]。💡
此外，还可以设置`keepdim=True`保留维度，这对后续的神经网络计算尤其有用。总之，`torch.sum()`是简化数据处理的好帮手，快去试试吧！🚀