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 ...
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即可 结果为 torch.return_types.max( values=tensor([[5, 6], [7, 8]]), indices=tensor([[1, 1], [1, 1]])) b在第1维的最大...
torch.nn.Softmax(dim, dtype=None, device=None, non_blocking=False) 参数说明: dim:指定进行softmax归一化的维度。可选值为0、1、2等,分别表示对输入张量的第0、1、2维度进行归一化。 dtype:输出张量的数据类型,默认为输入张量的数据类型。 device:输出张量所在的设备,默认为输入张量所在的设备。 non_block...
t1=torch.LongTensor([3,9,6,2,5])print("---max---")print(torch.max(t1))print("---max dim---")print(torch.max(t1,dim=0)) 输出结果为: 可以看到,加了dim参数后,返回值中多了一个indices Tensor,这个张量用于存储下最大值的下标,例子中最大值9的下标为1。 2. 二维Tensor 对二维Tensor使...
1)已知该矩阵的维度为(2,2,2,3),我们可以用(d0,d1,d2,d3)来表示(2,2,2,3)。 接下来分情况讨论以下运算: AI检测代码解析 input = torch.from_numpy(a) m0 = nn.Softmax(dim=0) # dim=0的情况 output0 = m0(input) print("output0: ",output0) ...
由输出结果可见,加了keepdim=True后,输出矩阵的shape为[4, 2]而不是[4, 1]。本身统计信息是带有改变dim功能的,添加该语句后,可以保持前后的din一致。当然也可以使用.unsqueeze函数添加列,但不如直接加keepdim=True简单。 再如topk函数应用也较多,top为‘位居前列的’、k代表‘具体数值’。topk可以比.max和....
(x).unsqueeze(1)forminself.class_models])ifret_logits:returnlogitsreturnlogits.argmax( dim=1)defextra_repr(self)->str:info = f" n_features={self.n_features}, n_components={self.n_components}, [n_classes={self.n_classes}]"returninfo@property...
self.leakyrelu = nn.LeakyReLU(leaky_relu_slope) # LeakyReLU activation functionself.softmax = nn.Softmax(dim=1) # softmax activation function to the attention coefficients self.reset_parameters() # Reset the parameters def reset_parameters(self)...
softmax 是神经网路中常见的一种计算函数,其可将所有参与计算的对象值映射到 0 到 1 之间,并使得计算对象的和为 1. 在 pytorch 中的 softmax 方法在使用时也需要通过 dim 方法来指定具体进行 softmax 计算的维度。这里以 torch.nn.functional.softmax 为例进行说明。
y120 = F.softmax(x1,dim = -1) #对每一行进行softmax --- dim = -1 print(y120) #对每一列进行softmax for j in range(c): sum_i = 0 for i in range(r): ins = x1_num[i,j] sum_i += math.exp(ins) for i in range(r): out_i = math.exp(x1_num[i,j])/sum_i Clo...