s = torch.sum(b, dim=2)print(s) 结果为 tensor([[ 5, 5], [11, 15]]) 除了求和,其他操作也是类似的,如求b在指定维度上的最大值 m = torch.max(b, dim=0)print(m) b在第0维的最大值是第0维中的元素(两个矩阵[[3,2],[1,4]]和[[5,6],[7,8]])的最大值,取矩阵对应位置最大值...
具体来说,dim为正值时,表示从0开始数的维度索引,0表示第一个维度,1表示第二个维度,依此类推。 当dim为负值时,它指定了沿着倒数第几个维度进行操作。例如,在计算张量的均值时,可以传入dim=-1来计算每行的均值,传入dim=-2来计算每列的均值。具体来说,dim为负值时,表示从-1开始数的维度索引,-1表示最后一...
答案貌似与我们想要的结果相反,这是因为在Pytorch中,dim的含义是沿着dim维度增加的方向进行运算。例如,当dim=0时,Pytorch就会沿着第0个维度,也就是行数增加的方向进行取值计算;当dim=1时,Pytorch会沿着第1个维度,即列数增加的方向进行计算。 发布于 2024-05-22 20:48・北京 ...
如dim=1,就是列被压缩,按着行操作。 然后还有就是dim等于那个维度,就是把那个维度给消除了,比如说shape=(2,3,4),如果dim=0,最后的结果的shape=(3,4),如果dim=1,最后的结果的shape=(2,4),如果dim=2的话,最后的结果的shape=(2,3)
最近在看pytorch的代码,解决了一直以来都不能很好理解dim的问题,这里结合实例进行一个梳理: 这里以torch.sum()为例: 首先我们进行二维张量的设定: import torch 设定张量x: x = torch.tensor([ [1, 2, 3], [4, 5, 6] ]) x.shape 输出:torch.Size([2, 3]) ...
Pytorch 中对 tensor 的很多操作如sum、argmax、等都可以设置dim参数用来指定操作在哪一维进行。Pytorch 中的 dim 类似于 numpy 中的 axis,这篇文章来总结一下 Pytorch 中的 dim 操作。 dim 与方括号的关系 创建一个矩阵 a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])print(a) ...
功能:在新创建的维度 dim 上进行拼接(会拓宽原有的张量维度) tensors:张量序列 dim:要拼接的维度 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 t=torch.ones((2,3))t_stack=torch.stack([t,t,t],dim=2)print("\nt_stack:{} shape:{}".format(t_stack,t_stack.shape)) ...
unsqueeze(0)), dim=0) torch.stack() 在深度学习中的常见用途包括在处理序列数据时将不同时间步的数据堆叠在一起,或者在构建输入数据时在新的轴上堆叠不同的特征。 chunk() torch.chunk() 是PyTorch 中用于将张量沿指定维度分割为多个子张量的函数。它允许将一个张量分割成若干块,返回一个包含这些块的元组...
m3 = nn.Softmax(dim=3) # dim=3的情况 output3 = m3(input) print("output3: ",output3) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 2)当dim=0时 我们将整个矩阵划分为d0=2份。每一份里面对应位置的d0=2个数进行softmax运算。
softmax(input_tensor, dim=1) print(output_tensor) 输出结果: tensor([[0.090031, 0.244728, 0.665241], [0.090031, 0.244728, 0.665241]]) 例3:对三维张量进行softmax归一化假设我们有一个三维张量,形状为(2, 3, 4),需要进行softmax归一化操作。下面是一个示例代码: import torch import torch.nn....