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], …
s = torch.sum(b, dim=0)print(s) 输出 Copy tensor([[ 8, 8], [ 8, 12]]) 求b 在第 1 维的和,就是将 b 第 1 维中的元素[3, 2]和[1, 4],[5, 6]和[7, 8]相加,所以 [3,2]+[1,4]=[4,6],[5,6]+[7,8]=[12,14][3,2]+[1,4]=[4,6],[5,6]+[7,8]=[12,14...
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 ...
首先先说个结论,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) 首先我们看个例子吧: importnumpyasnpimporttorch x = torch.tensor([ [1,2,3], [4,5,6] ...
例1:对一维张量进行softmax归一化 import torch import torch.nn.functional as F # 创建一个一维张量 input_tensor = torch.tensor([2.0, 3.0, 4.0]) # 对输入张量进行softmax归一化,dim=0表示对第0维度进行归一化 output_tensor = F.softmax(input_tensor, dim=0) print(output_tensor) 输出结果: ...
在PyTorch中,当你尝试对两个张量(tensors)执行某些操作,如矩阵乘法时,它们的维度必须满足特定的条件。错误信息“mat1 dim 1 must match mat2 dim 0”指的是第一个矩阵的第二维度(通常是列数)必须与第二个矩阵的第一维度(通常是行数)相匹配。 基础概念 ...
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: ...
#1d signalx = torch.linspace(0, 10, 100)y_sin = torch.sin(x)y_cos = torch.cos(x)#make two columnsy = torch.stack((y_sin, y_cos), dim=1)#add batch dimensiony = y.unsqueeze(0)#swap 1st and 2nd dimensionsy = y.permute(0, 2, 1)print(y.shape) #[1, 2, 100]连接输出的...
简介:可以使用 PyTorch 中的 .squeeze() 函数来去掉张量中大小为 1 的维度。如果要删除最后一个维度,可以指定参数 dim=-1,即对最后一个维度进行处理。下面是示例代码: 可以使用 PyTorch 中的.squeeze()函数来去掉张量中大小为 1 的维度。如果要删除最后一个维度,可以指定参数dim=-1,即对最后一个维度进行处理...
torch.nn.LogSoftmax(dim=1)).to(rank)ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])loss_fn = torch.nn.NLLLoss()optimizer = torch.optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.01)for epoch in range(10):for images, labels in train_loader:images = images.to(rank)labels = labels.to(rank)...