numpy中axis的理解 axis主要是针对数组的维度来说的, axis=n,即在n维上进行操作, 比如一个3维数组求和时,axis=0,即对第一维求和,例子如下: 这是一个三维数组, shape为(2,4,2), 即在第一个维度上取值只有0和1, 所以axis=0时,即计算arr[0]+arr[1], 同理,当axis=1时, 即计算当一三维相同时,第...
torch.Size([2, 3]) >> print(torch.sum(a, dim=0))tensor([5., 7., 9.]) >> print(torch.sum(a, dim=1)) tensor([ 6., 15.]) 大部分文章都把dim=0/ 1通俗理解成向下/ 向右计算,如下按照箭头进行求和,得到的结果跟torch.sum结果是一样的,但是当我把这种想法推广到3-d, n-d tensor时...
torch 的 dim 和 numpy 的axis 表示方向不同 于2021-12-06 11:22:39 55900 代码可运行 文章被收录于专栏:wym 1. torch中以index_select为例子 torch.index_select(input, dim, index, out=None) - 功能:在维度dim上,按index索引数据 - 返回值:依index索引数据拼接的张量 - index:要索引的张量 - dim:...
torch.gather(input,dim,index,out=None,sparse_grad=False)→ Tensor 参数: input(Tensor) – the source tensor dim(int) – the axis along which to index index(LongTensor) – the indices of elements to gather out(Tensor,optional) – the destination tensor sparse_grad(bool,optional) – If True...
mpy.argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None) (1)、a:是一个array数组。看一下代码,再详细说说 个人理解,它先将[2,4,1]进行排序,就是[0,1,2],之后将数组[2,4,1]排序[1,2,4],索引就变为[2,0,1]。所以最准输出其索引值[2,0,1]。 (2)、axis:默认等于-1,个人感觉-1和1,...
outputs = torch.cat(inputs, dim=?) → Tensor 参数 inputs : 待连接的张量序列,可以是任意相同Tensor类型的python 序列 dim : 选择的扩维, 必须在0到len(inputs[0])之间,沿着此维连接张量序列。 nn.embedding 将词向量再映射在不同维度进行表征 ...
scatter_(dim,index,src)→ Tensor 参数: dim(int) – the axis along which to index index(LongTensor) – the indices of elements to scatter, can be either empty or the same size of src. When empty, the operation returns identity
再探Numpy中的axis(也是torch中的dim) 2维中,可以把axis=0简单理解为,理解为中的)如何理解呢?
PyTorch 中的 torch.stack() 函数通过添加一个新的维度来堆叠张量（tensor），用于将多个张量重组为一个张量。当需要为批量处理（batch processing）准备数据、从单个张量创建多维数组，或者需要一个新轴（axis）来进行进一步的操作（如映射（mapping）或归约（reduction））时，这个操作显得特别方便。方法定义 torch....
pytorch 为什么dim=1返回torch.argmax中的行索引？现在是时候 * 正确理解 *axis或dim参数在PyTorch中是...