一般会设置成dim=0,1,2,-1的情况(可理解为维度索引)。其中2与-1等价,相同效果。 用一张图片来更好理解这个参数dim数值变化: 当dim=0时, 是对每一维度相同位置的数值进行softmax运算,和为1 当dim=1时, 是对某一维度的列进行softmax运算,和为1 当dim=2时, 是对某一维度的行进行softmax运算,和为1 ...
dim取值0,1,2,3,-1 准备工作:先随机生成一个(2,2,5,4)矩阵。其实随着dim增加(从0到3),相当于一层层剥开。 (1) dim=0 这时的视野应该放在整个tensor,每个batch(不同B)对应位置(相同CHW)求softmax (2) dim=1 这时向里剥,每小块(不同C)对应位置(相同BHW)求softmax。 (3) dim=2 继续向里剥,...
函数参数dim决定了softmax运算的具体维度。不同dim值对应着不同的应用场景：当dim设为0时，softmax对输入张量的每一维度相同位置的数值进行处理，即对张量每一行元素执行softmax计算，得到的输出张量每一行元素之和为1。当dim设为1时，softmax作用于某一维度的列，即对张量每一列元素执行softmax计算，...
当dim=0时， 是对每一维度相同位置的数值进行softmax运算，和为1 当dim=1时， 是对某一维度的列进...
y11= F.softmax(x1, dim = 0) #对每一列进行softmax --- dim = 0轴 print(y11) print('===') # 1 维张量 x2 = torch.Tensor([1,2,3,4]) print(x2) y2 = F.softmax(x2,dim=0) #对每一列进行softmax --- dim = 0轴 print(y2) y20 = F.softmax(x2,dim=-1) print(y20)...
当dim=1时,两个行最大值的下标,分别为[0][1]、[1][0]。(以及返回的索引张量[1,0]) 我们能够看到,max()得到的最大值,本质上,是除了dim维以外,取其余维度逐一遍历分组(红色下标),组内补上每一个dim维后的几个数据的内部比较。 对dim参数的结论: ...
pytorch中F.softmax（x1,dim=-1）dim取值测试及验证# -*- coding: utf-8 -*- """Created on Mon May 27 11:09:52 2019 @author: jiangshan """import torch import numpy import torch.nn.functional as F x1= torch.Tensor( [[1,2,3,4],[1,3,4,5],[3,4,5,6]])print(x1)import math ...
【1月新款】淘丁堡T15max多功能智能手表NFC门禁支付运动通话TY-P#智能手表推荐 #智能手表 #智能运动手表推荐 #智能手表多功能 #手表推荐 - 清选好物于20250201发布在抖音,已经收获了21.7万个喜欢,来抖音,记录...
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when i eval pillarnet+multihead, there is a error TypeError: max() received an invalid combination of arguments - got (list, dim=int), but expected one of:'' (Tensor input, *, Tensor out) (Tensor input, Tensor other, *, Tensor out) (Tens...