sum()函数
问题1.对于list
X = [,]
如何使用sum使得返回呢？
问题2.
X.sum(dim=0)是不是要求X为tensor?我如何把list转换为tensor呢？
问题3.
有一个返回generator的函数f(x,k),然后可以求和：
sum(f(x,k) for x,k in zip(X,K))
为什么我无法让Y= (f(x,k) for x,k in zip(X,K))然后sum(Y)呢？
此外，如何将generator转换成tensor呢？
问题1.
对于list X = [, ]，你可以使用列表推导式与zip函数将两个子列表相加，如下所示：
X = [, ]
result =
print(result)# 输出：
问题2.
是的，X.sum(dim=0)需要X为一个tensor。你可以使用PyTorch将list转换为tensor，如下所示：
import torch
X = [, ]
X_tensor = torch.tensor(X)# 将list转换为tensor
result = X_tensor.sum(dim=0)# 沿着第0个维度求和
print(result)# 输出：tensor()
问题3.
首先，回答你关于为什么不能使用以下代码的问题：
Y = (f(x, k) for x, k in zip(X, K))
sum(Y)
这是因为当你将生成器赋值给Y时，它仅仅是一个生成器对象，而不是一个实际的序列。当你尝试对其求和时，你需要将生成器转换为一个可迭代的对象。你可以将生成器转换为列表，然后对其求和，如下所示：
Y = (f(x, k) for x, k in zip(X, K))
result = sum(list(Y))
此外，要将生成器转换为tensor，你可以使用torch.tensor()函数将生成器转换为一个列表，然后将该列表转换为tensor：
import torch
Y = (f(x, k) for x, k in zip(X, K))
Y_tensor = torch.tensor(list(Y))# 将生成器转换为tensor 本帖最后由 歌者文明清理员 于 2023-4-15 14:15 编辑
isdkz 发表于 2023-4-15 11:33
问题1.
对于list X = [, ]，你可以使用列表推导式与zip函数将两个子列表相加，如下所示 ...
没看懂https://fishc.com.cn/static/image/smiley/ARU/aru-1x-1_064.png 问题1：
可以使用列表解析式和内置函数sum()实现：
X = [, ]
result =
print(result)
输出：
列表解析式中，zip(*X)将X按列解压成元组的列表，然后每个元组的元素相加求和即可。
问题2：
是的，sum(dim=0)是PyTorch中Tensor对象的方法。将list转换为Tensor对象，可以使用torch.tensor()函数：
import torch
X = [, ]
X_tensor = torch.tensor(X)
result = X_tensor.sum(dim=0)
print(result)
输出：tensor()
问题3：
生成器对象只能遍历一次，因此当你在列表解析式中使用sum()函数时，生成器对象已经被耗尽了。如果要多次遍历生成器对象，可以使用列表解析式或将生成器对象转换为列表，然后再使用sum()函数。
# 使用列表解析式
Y = (f(x, k) for x, k in zip(X, K))
result = sum()
print(result)
# 将生成器对象转换为列表
Y = list(f(x, k) for x, k in zip(X, K))
result = sum(Y)
print(result)
要将生成器对象转换为Tensor对象，可以先将其转换为列表，然后使用torch.tensor()函数将列表转换为Tensor对象：
Y = (f(x, k) for x, k in zip(X, K))
Y_list = list(Y)
Y_tensor = torch.tensor(Y_list)
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