torch.sum() 函数允许我们计算行和列的总和。 我们还为 keepdims 传递 True 以保留结果中的维度。 通过定义 dim = 1 我们告诉函数按列折叠数组。 复制 torch.sum(npy,dim=1,keepdims=True)---TypeError Traceback (most recent calllast)<ipython-input-17-1617bf9e8a37>in<module>()1 # Example 3 - bre...
row_sums = masked_simple.sum(dim=1, keepdim=True) masked_simple_norm = masked_simple / row_sums print(masked_simple_norm) 输出: tensor([[1.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0532, 0.9468, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.3862, 0.1214, 0.4924, 0.0000, 0.0000, 0.0000...
torch.sum(input, dim, keepdim=False, *, dtype=None) → Tensor input:输入的张量 dim:求和的维度,可以是一个列表,也就是可以同时接收多个维度,并可同时在这些维度上进行指定操作。 keepdim:默认为False,若keepdim=True,则返回的Tensor除dim之外的维度与input相同。因为求和之后这个dim的元素个数为1,所以要...
s = torch.sum(a, dim=0, keepdim=True)print(s) 输出 tensor([[4, 6]]) 在a的第0维求和,就是对第0维中的元素(向量)进行相加。同样的,对a第1维求和,就是对a第1维中的元素(标量)进行相加,a的第1维元素为标量1,2和3,4,则结果为 [1 + 2 ] = [3] ,[ 3 + 4 ] = [7] s = torch...
ValueError: expected sequence of length 2 at dim 1 (got 3) torch.tensor() 构成了任何 PyTorch 项目的核心,从字面上看,因为它就是张量。 torch.sum() 此函数返回输入张量中所有元素的总和。 describe(torch.sum(x, dim=0,keepdims=True))
1.torch.sum(input, dtype=None) 2.torch.sum(input, list: dim, bool: keepdim=False, dtype=None) → Tensor input:输入一个tensor dim:要求和的维度,可以是一个列表 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 ...
简介:pytorch中keepdim参数归并操作使用方法 torch.sum(x, dim, keepdim) 我们使用一些torch模块中的函数时发现,有时会存在参数keepdim,该参数主要是在归并操作时使用的,为的就是保持原来维度不变。 示例: >>>a = torch.arange(12).reshape(3, 4)>>>print(a)tensor([[ 0, 1, 2, 3],[ 4, 5, 6...
image_features /= image_features.norm(dim=-1, keepdim=True)text_features /= text_features.norm(dim=-1, keepdim=True)similarity = text_features.cpu().numpy() @ image_features.cpu().numpy().Tcount = len(descriptions)plt.figure(figsize=(20, 14))plt.imshow(similarity, vmin=0.1, vmax=...
ValueError: expected sequence of length 2 at dim 1 (got 3) in torch.tensor() 构成了任何 PyTorch 项目的核心,从字面上看,因为它就是张量。 torch.sum() 此函数返回输入张量中所有元素的总和。 describe(torch.sum(x, dim=0,keepdims=True)) ...
pytorch中keepdim参数归并操作使用方法 torch.sum(x, dim, keepdim) 我们使用一些torch模块中的函数时发现,有时会存在参数keepdim,该参数主要是在归并操作时使用的,为的就是保持原来维度不变。 示例: >>>a = torch.arange(12).reshape(3, 4)...