2.keepdim在PyTorch中的应用 在PyTorch中,keepdim参数有着相似的作用。以下是一个利用PyTorch示例来说明其用途: importtorch# 创建一个二维张量tensor_data=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])# 沿着维度0求和,保留维度tensor_sum_keepdim=torch.sum(tensor_data,dim=0,keepdim=True)print("保留维度的结果:...
在Python的numpy和torch等库中,keepdim是一个常见的参数,其目的是保持计算结果的维度和输入数组一致。它控制着函数的返回值是否保持原始数组的维度。 举个例子,假设我们有一个3x3的二维数组arr,我们想计算这个数组每一列的和。使用keepdim=True参数,我们可以保持结果的维度和输入数组一致,即返回一个3x1的二维数组;而...
本文简要介绍python语言中 torch.max 的用法。用法:torch.max(input) → Tensor参数: input(Tensor) -输入张量。参数: input(Tensor) -输入张量。 dim(int) -要减少的维度。 keepdim(bool) -输出张量是否保留dim。默认值:False。 关键字参数: out(tuple,可选的) -两个输出张量的结果元组(最大值,max_...
keepdim:求和之后这个dim的元素个数为1,所以要被去掉,如果要保留这个维度,则应当keepdim=True dim = 0 # 按照第一个维度的元素相加,取第一个维度对应位置数相加 a = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4],[5,6]]) print(a) print('所有元素求和 sum(a) = {}'.format(torch.sum(a))) #直接用sum...
GlobalMaxPool例子 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 class GlobalMaxPool(Function): @staticmethod def forward(ctx, inputs): bs, c, h, w = inputs.size() flatten_hw = inputs.view(bs, c, -1) max_val, indices = torch.max(flatten_hw, dim=-1, keepdim=True) max_val...
dim 是索引的维度,dim=0寻找每一列的最大值,dim=1寻找每一行的最大值。 keepdim 表示是否需要保持输出的维度与输入一样,keepdim=True表示输出和输入的维度一样,keepdim=False表示输出的维度被压缩了,也就是输出会比输入低一个维度。 输出: max 表示取最大值后的结果。 max_indices 表示最大值的索引。
dim= config ["dim"]n_layers= config ["n_layers"]n_heads= config ["n_heads"]n_kv_heads= config ["n_kv_heads"]vocab_size= config ["vocab_size"]multiple_of= config ["multiple_of"]ffn_dim_multiplier= config ["ffn_dim_mu...
第三部分:使用 PyTorch 1.x 的实际 NLP 应用 在本节中,我们将使用 PyTorch 中可用的各种自然语言处理(NLP)技术来构建各种实际 -使用 PyTorch 的世界应用。 情感分析,文本摘要,文本分类以及使用 PyTorch 构建聊天机器人应用是本节将介绍的一些任务。 本节包含以下章节: “第 5 章”,“循环神经网络和情感分析”...
# def rms_norm (tensor, norm_weights):# rms = (tensor.pow (2).mean (-1, keepdim=True) + norm_eps)**0.5# return tensor * (norm_weights /rms)defrms_norm(tensor, norm_weights):return(tensor * torch.rsqrt (tensor.pow (2).mean (-1, keepdim=True) + norm_eps)) * norm_weights...
一:pandas简介 Pandas 是一个开源的第三方 Python 库,从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来,享有数据分析“三剑客之一”的盛名(NumPy、Matplotlib、Pandas)。Pandas 已经成为 Python 数据分析的必备高级工具,它的目标是成为强大、