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]=[...
还是上面tf.reduce_sum(a, axis=1)的例子,输出[[ 4, 6], [12, 14]]是二维,显然是被“塌缩”了,塌缩的哪个维度呢?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...
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. importnumpyasnp 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括号里的东西加和...
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()中还有一个参数是keepdims,默认值是False。如果我们想让返回结果的维度数(ndim)和输入相同,把keepdimes设置为True就可以了,sum()返回结果就变成了:返回结果的shape和输入差不多,只是axis那一维度值为1。 总结: numpy.sum()函数的计算原理是Sum of array elements over a give dimension. It returns an ...
上面的reduce已经解释了,“塌缩”的是被操作的维度,那么keepdims也就是保持维度,直观来看就是“不掉一层方括号”,不掉哪层方括号呢?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...
sum(x, dim=1, keepdims=True) - torch.cumsum(x, dim=1) This completely avoids the need for flip, which seems to be the bottleneck Hope this helps someone! Didn't check but should also work for cumprod, simply replace sum with prod, addition with multiplication, subtraction with division ...
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...
np_array_colsum_keepdim = np.sum(np_array_2x3, axis = 1, keepdims = True) If you take a look a thendimattribute of the output array you can see that it has 2 dimensions: np_array_colsum_keepdim.ndim This will produce the following: ...
T, lower=True).T log_prob[:, c] = -.5 * (np.sum(cv_sol ** 2, axis=1) + n_dim * np.log(2 * np.pi) + cv_log_det) return log_prob 浏览完整代码 来源:gmm.py 项目:DraXus/scikit-learn 示例3 def measure_objects(self, operand, workspace): '''Performs the measurements on ...