在tensor 的指定维度操作就是对指定维度包含的元素进行操作,如果想要保持结果的维度不变,设置参数keepdim=True即可。
5, dim = 1)) # 指定划分列表,表示依次有1,2,3,4个长度 (总和得跟dim维度上元素个数相同) print(torch.split(x, [1,2,3,4], dim = 1)) ''' tensor([[ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.],
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)
我们在使用Pytorch搭建模型的时候可能需要对特定维度的数据进行操作,此时会使用到参数dim,但是对于初学者来说,dim这个概念也许没有那么直观,所以今天让我们通过一个简单的示例来看看如何使用dim参数。 首先导入torch, import torch 然后生成一个[0, 12)的tensor,并reshape为(3, 4)的矩阵,同时将这个向量变为float类型...
pytorch中参数dim的含义（正负零不传）在PyTorch中，参数dim用于指定沿着哪个维度进行操作。维度可以是正值、负值、零或者不传参数。当dim为正值时，它指定了沿着该维度进行操作。例如，在计算张量的均值时，可以传入dim=0来计算每列的均值，传入dim=1来计算每行的均值。具体来说，dim为正值时，表示从0开始数的维度...
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)) ...
第PyTorch常用函数torch.cat()中dim参数使用说明Part1:简介 在PyTorch中,torch.cat()是一个被广泛使用的函数。它可以让我们在某个维度上把多个张量组合在一起。对于那些想要深入了解使用PyTorch进行数据分析和建模的开发者来说,理解torch.cat()函数的dim参数是非常重要的。 在PyTorch中,几乎所有与神经网络有关的操作...
dim (int):指定要插入新维度的位置。 示例 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch # 创建一个张量 x=torch.tensor([1,2,3,4])# 使用unsqueeze()在指定维度上增加一个维度 y=x.unsqueeze(0)print(x.shape)# Output:torch.Size([4])print(y.shape)# Output:torch.Size([1,...
# dim=0 操作会压缩行(变为2个元素) # dim=1 操作会压缩列(变为2个元素) 2. 常见 dim 操作详解 2.1 归约操作(Reduction) 2.1.1 sum() 求和 x = torch.arange(6).reshape(2,3)# tensor([[0, 1, 2],# [3, 4, 5]])x.sum(dim=0)# 沿行求和 → tensor([3, 5, 7])x.sum(dim=1...
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。