.. _cn_api_fluid_layers_reduce_sum:

reduce_sum
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.. py:function:: paddle.fluid.layers.reduce_sum(input, dim=None, keep_dim=False, name=None)

计算给定维度上张量（Tensor）元素之和。

参数：
          - **input** （Variable）- 输入变量为Tensor或LoDTensor。
          - **dim** （list | int | None）- 求和运算的维度。如果为None，则对输入的所有元素求和并返回单个元素的Tensor变量，否则必须在  :math:`[−rank(input),rank(input))` 范围内。如果 :math:`dim [i] <0` ，则维度将减小为 :math:`rank+dim[i]` 。
          - **keep_dim** （bool | False）- 是否在输出Tensor中保留减小的维度。除非 ``keep_dim`` 为true，否则结果张量将比输入少一个维度。
          - **name** （str | None）- 这一层的名称（可选）。如果设置为None，则将自动命名这一层。

返回：  运算、减少维度之后的Tensor变量。

返回类型：  变量（Variable）

**代码示例**

..  code-block:: python

      import paddle.fluid as fluid
      # x是一个Tensor，元素如下:
      #    [[0.2, 0.3, 0.5, 0.9]
      #     [0.1, 0.2, 0.6, 0.7]]
      # 接下来的示例中，我们在每处函数调用后面都标注出了它的结果张量。
      x = fluid.layers.data(name='x', shape=[4, 2], dtype='float32')
      fluid.layers.reduce_sum(x)  # [3.5]
      fluid.layers.reduce_sum(x, dim=0)  # [0.3, 0.5, 1.1, 1.6]
      fluid.layers.reduce_sum(x, dim=-1)  # [1.9, 1.6]
      fluid.layers.reduce_sum(x, dim=1, keep_dim=True)  # [[1.9], [1.6]]

      # y 是一个shape为[2, 2, 2]的Tensor元素如下:
      #      [[[1, 2], [3, 4]],
      #      [[5, 6], [7, 8]]]
      # 接下来的示例中，我们在每处函数调用后面都标注出了它的结果张量。
      y = fluid.layers.data(name='y', shape=[2, 2, 2], dtype='float32')
      fluid.layers.reduce_sum(y, dim=[1, 2]) # [10, 26]
      fluid.layers.reduce_sum(y, dim=[0, 1]) # [16, 20]










