# 报RuntimeError:ReduceSum算子不支持8维及以上的输入而报错

**1. 报错描述**

1.1 系统环境

```
Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): Ascend Software Environment: -- MindSpore version (source or binary): 1.6.0 -- Python version (e.g., Python 3.7.5): 3.7.6 -- OS platform and distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): Ubuntu 4.15.0-74-generic -- GCC/Compiler version (if compiled from source):
```

1.2 基本信息

1.2.1 脚本

训练脚本是通过构建ReduceSum的单算子网络，通过对维度中的所有元素求和来减少张量的维度。脚本如下：

```
 01 class Net(Cell):
 02  def __init__(self, axis, keep_dims):
 03   super().__init__()
 04   self.reducesum = ops.ReduceSum(keep_dims=keep_dims)
 05   self.axis = axis
 06  def construct(self, input_x):
 07   return self.reducesum(input_x, self.axis)
 08
 09 x = Tensor(np.random.randn(10, 5, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4),mindspore.float32)
 10 net = Net(axis=(1,), keep_dims=True)
 11 out = net(x)
 12 print(&quot;out&quot;,out.shape)
 13 #print(out)
```

1.2.2 报错

这里报错信息如下：

```
Traceback (most recent call last):
 File &quot;demo4.py&quot;, line 11, in &lt;module&gt;
  out = net(x)
  …
RuntimeError: ({'errCode': 'E80012', 'op_name': 'reduce_sum_d', 'param_name': 'x', 'min_value': 0, 'max_value': 8, 'real_value': 10}, 'In op, the num of dimensions of input/output[x] should be inthe range of [0, 8], but actually is [10].')
The function call stack:
In file demo4.py(07)/    return self.reducesum(input_x, self.axis)/
```

**2. 原因分析**

我们看报错信息：在RuntimeError中，max\_value为8，而real\_value却为10，显然超过了ReduceSum算子支持的维度，在后续提示中写到，输入参数维度应该在\[0,8\]之间,在官网中对ReduceSum也做了输入维度限制说明。

![](figures/3-62.png)

检查代码发现，09行代码维度为10，变量定义存在问题。需要将值设定为\[0,8\]。

![](figures/4-63.png)

**3. 解决方法**

基于上面已知的原因，很容易做出如下修改：

![](figures/5-64.png)

此时执行成功，输出如下：

```
out (10, 1, 4, 4, 4, 4, 4, 4)
```

**4. 总结**

定位报错问题的步骤：

1、 找到报错的用户代码行：return self.reducesum\(input\_x, self.axis\);

2、 根据日志报错信息中的关键字，缩小分析问题的范围：should be in the range of \[0, 8\], but actually is \[10\];

3、需要重点关注变量定义、初始化的正确性。

**5. 参考文档**

5.1  [ReduceSum算子API接口](https://www.mindspore.cn/docs/api/zh-CN/r1.6/api_python/ops/mindspore.ops.ReduceSum.html?highlight=reducesum)

