在PyTorch中，可以使用torch.sum()函数来对张量进行求和。该函数接受一个张量作为输入，并返回一个标量值，即张量中所有元素的和。
下面是一个示例代码：
import torch
# 创建一个张量
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0])
# 对张量进行求和
sum_x = torch.sum(x)
# 输出结果
print(sum_x)
输出结果为：
10.0
如果需要对张量沿着某个维度进行求和，可以使用torch.sum()函数的dim参数指定维度。例如，假设有一个二维张量x，其中每个元素都是一个一维向量，可以使用以下代码对每个一维向量进行求和：
import torch
# 创建一个二维张量
x = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
# 对每个一维向量进行求和
sum_x = torch.sum(x, dim=1)
# 输出结果
print(sum_x)
输出结果为：
tensor([6., 15.])
其中，dim=1表示沿着第二个维度（即列）进行求和。
