在torch.sum()中,dim=-1表示沿着最后一个维度进行求和操作,而dim=-2表示沿着倒数第二个维度进行求和操作。这个函数用于计算张量在指定维度上的元素之和。 举个例子,假设有一个形状为(3, 4, 5)的张量A,如果使用torch.sum(A, dim=-1),则会沿着最后一个维度(即第三个维度)对张量A进行求和,得到一...
函数参数dim决定了softmax运算的具体维度。不同dim值对应着不同的应用场景：当dim设为0时，softmax对输入张量的每一维度相同位置的数值进行处理，即对张量每一行元素执行softmax计算，得到的输出张量每一行元素之和为1。当dim设为1时，softmax作用于某一维度的列，即对张量每一列元素执行softmax计算，...
所以softmax函数dim 应该取CHW中w, 也就是2, 为了统一方便,取-1最后一维。
当dim=1时， 是对某一维度的列进行softmax运算，和为1 当dim=2时， 是对某一维度的行进行softmax...
减号本质上意味着你在维度上倒退。设A是n维矩阵。然后dim=n-1=-1，dim=n-2=-2，...，dim=1=-...
torch.stack()维度拼接dim=-1,0,1,2 dim=2 dim=-1 print(torch.stack((T1, T2), dim=0)) dim =0 print(torch.stack((T1, T2), dim=1)) dim=1 总结:dim=0是将T1和T2直接拼到一起 dim=1是一行一行的拼接 dim=-1or2是一列一列的拼接...
1 FFT 进行一个维度的快速傅里叶变换 torch.fft.fft(input, n=None, dim=- 1, norm=None, *, out=None) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 1.1 主要参数 1.2 举例 import torch a=torch.Tensor([0,1,2,3,4]) torch.fft.fft(a) ''' tensor([10.0000+0.0000j, -2.5000+3.4410j, -2.5000+0.8123j, -...
torch.addcmul(tensor, value=1, tensor1, tensor2, out=None)→ Tensor用tensor2对tensor1逐元素相乘,并对结果乘以标量值value然后加到tensor。张量的形状不需要匹配,但元素数量必须一致。如果输入是FloatTensor or DoubleTensor类型,则value 必须为实数,否则须为整数。
dim (int, optional) – 如果给定,则input只会在给定维度挤压 out (Tensor, optional) – 输出张量 案例: importtorchprint("*"* 50) m= torch.zeros(2, 1, 2, 1, 2)print(m.size())#torch.Size([2, 1, 2, 1, 2])n=torch.squeeze(m)print(n.size())#torch.Size([2, 2, 2])n= torc...
使用某些归约运算——amax。这些将有助于对张量数据执行统计操作。这里,在下面的示例中,“ amax”函数用于给出每个尺寸中的最大元素,其中“ -1”表示要缩小的尺寸。a = torch.rand(3,2) print(a) torch.amax(a, dim = -1) 同样,在以下情况下,“ amax”函数为每个切片提供张量数据中的最大值。a = to...