print(a1) b1 = torch.cumsum(a1, dim=0) c1 = torch.cumsum(a1, dim=1) d1 = torch.cumsum(a1, dim=-1) print(b1) print(c1) print(d1) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 运行结果: 结果分析: 二维数据的规模结果有两个数,第一个表示行数,第二个表示列数。这里是一个2行3列的二维数据,...
torch.cumsum(input, dim, out=None) -> Tensor: 返回输入沿指定维度的累积和 torch.dist(input, other, p=2, out=None) -> Tensor: 返回(input - other)的p范数 input(Tensor) - 输入张量 other(Tensor) - 右侧输入张量 p(float, optional) - 要计算的范数 out(Tensor, optional) torch.mean(input)...
A = torch.arange(20, dtype=torch.float32).reshape(5,4)sum_A = A.sum(axis=1, keepdims=True)# 保持维度sum_A>>>tensor([[6.],[22.],[38.],[54.],[70.]]) 特殊的累积计算:cumsum A.cumsum(axis=0)>>>tensor([[ 0., 1., 2., 3.],[ 4., 6., 8., 10.],[12., 15., 1...
torch.cumsum(input, dim, out=None) -> Tensor:返回输入沿指定维度的累积和 例子: a = torch.randn(10) torch.abs(a) torch.sigmoid(a) # 取反 torch.neg(a) torch.cumprod(a, dim=0) torch.cumsum(a, dim=0) 7.8 统计学相关的函数7.9
torch.cumsum(input, dim, out=None) -> Tensor:返回输入沿指定维度的累积和 Tensor中统计学相关的函数(维度,对于二维数据:dim=0 按列,dim=1 按行,默认 dim=1) torch().mean() #返回平均值 torch().sum() #返回总和 torch().prod() #计算所有元素的积 ...
torch.cumsum(input, dim, out=None) -> Tensor: 返回输入沿指定维度的累积和 torch.dist(input, other, p=2, out=None) -> Tensor: 返回(input - other)的p范数 input(Tensor) - 输入张量 other(Tensor) - 右侧输入张量 p(float, optional) - 要计算的范数 ...
torch.cumsum(input, dim, out=None) -> Tensor: 返回输入沿指定维度的累积和 torch.dist(input, other, p=2, out=None) -> Tensor: 返回(input - other)的p范数 input(Tensor) - 输入张量 other(Tensor) - 右侧输入张量 p(float, optional) - 要计算的范数 ...
torch.cumsum(input, dim, out=None)→ Tensor返回输入沿指定维度的累积和。例如,如果输入是一个N元向量,则结果也是一个N元向量,第i 个输出元素值为 \( yi=x1+x2+x3+...+xi\)参数:input (Tensor) – 输入张量 dim (int) – 累积和操作的维度 out (Tensor, 可选的) – 结果张量...
参考torch.cumsum() data_ptr() → int 返回tensor第一个元素的地址 diag(diagonal=0) 参考torch.diag() dim() → int 返回tensor的维数 dist(other, p=2) 参考torch.dist() div(value) 参考torch.div() div_(value) div()的直接运算形式,即直接执行并且返回修改后的张量 ...
cumsum(dim, dtype=None)→ Tensor See torch.cumsum() data_ptr() → int Returns the address of the first element of self tensor. dequantize() → Tensor Given a quantized Tensor, dequantize it and return the dequantized float Tensor. det() → Tensor ...