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 ...
1. 三维tensor(C,H,W) 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...
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: tenso...
在pytorch中计算softmax的时候,张量必须为小数,不能为int类型.需要提前转化好a=torch.tensor([1,2,3],dtype=float)soft_max_a=torch.nn.functional.softmax(a,dim=0)# soft_max_a = tensor([0.0900, 0.2447, 0.6652], dtype=torch.float64) 加和为1# soft_max_a = torch.nn.functional.softmax(a, ...
函数参数dim决定了softmax运算的具体维度。不同dim值对应着不同的应用场景：当dim设为0时，softmax对输入张量的每一维度相同位置的数值进行处理，即对张量每一行元素执行softmax计算，得到的输出张量每一行元素之和为1。当dim设为1时，softmax作用于某一维度的列，即对张量每一列元素执行softmax计算，...
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_layer = nn.Softmax(dim=1) output = softmax_layer(x) 结果是一样的 tensor([[0.0900, 0.2447, 0.6652], [0.0900, 0.2447, 0.6652], [0.0900, 0.2447, 0.6652]]) 说明我们的实现是没有问题的,但是还要说明一点,尽量使用框架提供的计算,因为这样会经过优化,速度会比我们手动实现快很多。
sum(dim=1, keepdim=False)) # dim为1,按照相同的行求和,不在结果中保留行特征 输出:tensor([[5, 7, 9]]) tensor([[ 6], [15]]) tensor([5, 7, 9]) tensor([ 6, 15]) 定义softmax操作 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def softmax(X): X_exp = X.exp() ...
softmax_layer = nn.Softmax(dim=1) output = softmax_layer(x) 结果是一样的 tensor([[0.0900, 0.2447, 0.6652], [0.0900, 0.2447, 0.6652], [0.0900, 0.2447, 0.6652]]) 说明我们的实现是没有问题的,但是还要说明一点,尽量使用框架提供的计算,因为这样会经过优化,速度会比我们...
在pytorch 中,提供 torch.sum 的两种形式,一种直接将待求和数据作为参数,则返回参数数据所有维度所有元素的和,另外一种除接收待求和数据作为参数外,还可加入 dim 参数,指定对待求和数据的某一维进行求和。 out = torch.sum( a )#对 a 中所有元素求和out = torch.sum( a , dim = 1 )#对 a 中第 1 维...