火炬张量的sum和torch.sum有什么区别？

Question

使用python sum或torch.sum时我得到相同的结果，那么为什么torch实施sum函数呢？它们之间有区别吗？

Answer 1

什么都没有，torch.sum调用tensor.sum，而python的sum调用__add__（或在需要时__radd__），后者再次调用tensor.sum

所以唯一的区别在于函数调用的数量，tensor.sum()应该是最快的（当张量较小且函数调用的开销相当大时）

Answer 2

似乎python的sum可以将生成器作为输入，而torch.sum不能：

import torch
print( sum( torch.ones(1)*k for k in torch.arange(10)))
返回tensor([45.])，而：

print( torch.sum( torch.ones(1)*k for k in torch.arange(10)))
引发TypeError: sum(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not generator

我假设pyTorch的反向传播会在对生成器进行延迟评估时遇到麻烦，但是目前还不确定。