pytorch torch.cumsum(input, dim, out=None)函数（沿轴逐级累加）
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torch.cumsum(input, dim, out=None) → Tensor
返回输入沿指定维度的累积和。例如，如果输入是一个N元向量，则结果也是一个N元向量，第i 个输出元素值为 yi=x1+x2+x3+…+xi
参数：
- input (Tensor) – 输入张量
- dim (int) – 累积和操作的维度
- out (Tensor, optional) – 结果张量
例子：
>>> a = torch.randn(10)
>>> a
-0.6039
-0.2214
-0.3705
-0.0169
1.3415
-0.1230
0.9719
0.6081
-0.1286
1.0947
[torch.FloatTensor of size 10]
>>> torch.cumsum(a, dim=0)
-0.6039
-0.8253
-1.1958
-1.2127
0.1288
0.0058
0.9777
1.5858
1.4572
2.5519
[torch.FloatTensor of size 10]
参考文章：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch/#torchcumsum
以上是关于pytorch torch.cumsum(input, dim, out=None)函数（沿轴逐级累加）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
PyTorch笔记 - Convolution卷积运算的原理
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