sum(1, keepdim=False).size() ---torch.Size([3]) x= torch.ones(3, 3,3) x.size() ---torch.Size([3, 3, 3]) x.sum(0, keepdim=True).size() ---torch.Size([1, 3, 3]) x.sum(0, keepdim=False).size() ---torch.Size([3, 3]) 矩阵size x= torch.ones(2) tensor([...
y = x.sum(dim=0) # 沿着行方向求和 print(y) # 输出:有时候,你可能希望在求和时保持张量的维度不变。这可以通过指定`keepdim=True`来实现。例如:python x = torch.tensor([, ]) y = x.sum(dim=0, keepdim=True) # 沿着行方向求和,但保持维度不变 print(y) # 输出:最后,你还可以指定返回张量...
sum(x, dim=0, keepdim=True).\ sum(dim=2, keepdim=True).data print("sum1:") print(interval_1) print("sum2:") print(interval_2) print("x.shape:") print(x.shape) # torch.Size([3, 2, 3]) 输出结果 C:\Users\schin\anaconda3\envs\Pytorch\python.exe E:/code/Siyuan/list.py...
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...
axis=0就是对最外⾯那⼀层的元素之间作和。⼆.keepdim 可以理解为'keepdims = True'参数是为了保持结果的维度与原始array相同，即keep dimension 保持维度.import numpy as np b=np.arange(12)b=b.reshape(2,6)print(b)print('b中的元素之和：',np.sum(b))#即在b的第⼀个轴上进⾏加和，相...
c = torch.mul(i, u) + torch.sum(fc, dim=0, keepdim=True) h = torch.mul(o, F.tanh(c))returnc, h 开发者ID:dasguptar,项目名称:treelstm.pytorch,代码行数:18,代码来源:model.py 示例7: iou_binary ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: import torch [as 别名]# 或者: from torch importsum[...
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...
``` torch.sum(input_tensor, dim=0, keepdim=True) ``` 输出: ``` tensor([[5., 7., 9.]]) ``` -指定输出张量的数据类型: ``` torch.sum(input_tensor, dtype=torch.float64) ``` 输出: ``` tensor(21., dtype=torch.float64) ``` ...
考虑dim=0为纵向压缩的情况，例如：2=1+1 2=1+1 2=1+1 这样张量a被压缩为[2,2,2]的大小，从2*3压缩为1*3。将dim=0视为横向压缩，其原理类似，这里不再赘述。至于keepdim参数的使用，求和后若要保留dim维度，则需设置keepdim=True。举例说明，张量a1经过纵向压缩后变为1维张量，但通过...
就是本来应该被塌缩的那一层(详细解释见评论)。tf.reduce_sum(a, axis=1, keepdims=True)得出[[[ 4, 6]], [[12, 14]]],可以看到还是3维。这种尤其适合reduce完了要和别的同维元素相加的情况。