sum(1, keepdim=True).size() ---torch.Size([3, 1]) x.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() -...
就是被操作的维度,第2个维度,也就是axis=1(0开始索引)。tf.reduce_sum(a, axis=1)具体执行步骤如下: 找到a中axis=1的元素,也就是[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]这4个数组(两两一组,因为前两个和后两个的地位相同) 在axis=1的维度进行相加也就是[1,2]+[3,4]=[4,6],[5,6]+[7,8]=[...
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...
abs().clamp(min=1) qk_mat = qk_mat / qk_mat.detach().abs().sum(dim=-1, keepdim=True).clamp(min=1, max=5e4) output = torch.matmul(qk_mat, vr) output = output.transpose(1, 2) return output 0 comments on commit fdd8838 Please sign in to comment. ...
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。
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。
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...
skip_start = (0== self.n_layers-1)ifskip_start: h = torch.cat((h, self.activation(h)), dim=1)else: h = self.activation(h)fori, layerinenumerate(self.layers): nf.layers[i].data['h'] = h nf.block_compute(i, fn.copy_src(src='h', out='m'), ...
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。
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，相当于压缩⾏，也可以理解为⼆维矩阵的第⼀层...