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mindspore.mint.nansum
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.. py:function:: mindspore.mint.nansum(input, dim=None, keepdim=False, *, dtype=None) -> Tensor
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计算 `input` 指定维度元素的和，将非数字(NaNs)处理为零。
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.. warning::
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- 仅支持 Atlas A2 训练系列产品。
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- 这是一个实验性API，后续可能修改或删除。
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参数：
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- **input** (Tensor) - 输入Tensor。
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- **dim** (Union[int, tuple(int)], 可选) - 求和的维度。取值范围[-rank(`input`), rank(`input`))。默认值： ``None`` ，对Tensor中的所有元素求和。
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- **keepdim** (bool, 可选) - 输出Tensor是否保持维度。默认值： ``False`` ，不保留维度。
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关键字参数：
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- **dtype** (:class:`mindspore.dtype`, 可选) - 输出Tensor的类型。默认值： ``None`` 。
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返回：
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Tensor，输入 `input` 指定维度的元素和，将非数字(NaNs)处理为零。
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- 如果 `dim` 为None，且 `keepdim` 为False，
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则输出一个零维Tensor，表示输入Tensor中所有元素的和。
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- 如果 `dim` 为int，值为2，并且 `keepdim` 为False，
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则输出的shape为： :math:`(input_1, input_3, ..., input_R)` 。
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- 如果 `dim` 为tuple(int)或list(int)，值为(2, 3)，并且 `keepdim` 为False，
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则输出的shape为 :math:`(input_1, input_4, ..., input_R)` 。
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异常：
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- **TypeError** - `input` 不是一个Tensor。
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- **TypeError** - `keepdim` 不是bool类型。
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- **TypeError** - `input` 的数据类型或 `dtype` 是complex类型。
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- **ValueError** - `dim` 不在[-rank(input), rank(input))。
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