torch.cumsum()函数

torch.cumsum()函数用于对输入张量进行累加和操作，返回一个新的张量，其中每个元素都是原张量中对应位置及之前所有元素的累加和。

其语法为：

torch.cumsum(input, dim, dtype=None) -> Tensor

其中，参数的含义如下：

• input：输入张量。
• dim：沿着哪个维度进行累加和操作。
• dtype：输出张量的数据类型。如果未指定，则默认与输入张量的数据类型相同。

torch.cumsum()函数返回一个新的张量，其中每个元素都是原张量中对应位置及之前所有元素的累加和。具体来说，输出张量out的每个元素out[i][j]的值为：

out[i][j] = input[i][0] + input[i][1] + ... + input[i][j]

下面是一个使用torch.cumsum()函数的示例：

import torch

x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(x)
y = torch.cumsum(x, dim=1)
print(y)

输出结果为：

tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])
tensor([[ 1,  3,  6],
        [ 4,  9, 15]])

可以看到，torch.cumsum()函数将x张量中每行的元素进行累加和操作，返回一个新的张量y。例如，y[0][2]的值为1+2+3=6，y[1][2]的值为4+5+6=15。