>> 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时发现行不通。 dim = 0...
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...
x=numpy.random.randint(1,10,(3,4))print(x)print(x.mean(0))y=numpy.random.randint(1,10,(3,4))print(y)print(y.mean(1)) 输出如下,axis = 0时,按照竖直方向从上往下计算均值,输出4个数;axis=1时,按照水平方向从左往右计算均值,输出三个数。
最经典的案例就是矩阵转置 transpose ,对换了axis 0 和 axis 1,但如果是更高维度呢?(张量,即 tensor 数据结构) ## 2 dim data, matrix#arr = np.arange(15).reshape((3, 5))#print("arr:\n", arr)#print("arr.T\n", arr.T, "\ntranspose(arr):\n", np.transpose(arr))#3 dim data#第...
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?
axis = 0:压缩行,对各列求标准差,返回 1* n 矩阵 axis =1 :压缩列,对各行求标准差,返回 m *1 矩阵,二维中(axis=-1与axis=1等价) np.exp()# input_array= np.array([1,2,3])exp_array= np.exp(input_array) 计算e的1、2、3次方 ...
#将numpy数组转换为默认的keras浮点类型,返回值是相同的numpy数组,转换为它的新类型 X_train,Y_train = K.cast_to_floatx(X_train),K.cast_to_floatx(Y_train) X_test,Y_test = K.cast_to_floatx(X_test),K.cast_to_floatx(Y_test)
expand_dims(x, axis=1) # Equivalent to x[:,np.newaxis] >>> y array([[1], [2]]) >>> y.shape (2, 1) Note that some examples may use None instead of np.newaxis. These are the same objects: >>> np.newaxis is None True torch.unsqueeze(input, dim, out=None)→ Tensor ...
sum(axis=1).mean() hi_idx = (mask > threshold).nonzero(as_tuple=True) return out, hi_idx 6.2.4 torch.narrow:选取下标在 start 到 start + length 长度的元素 torch.narrow(input, dim, start, length)→ Tensor x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) torch...
importnumpy as np x1=np.array([[11,21,31],[21,31,41]],dtype=np.int32)x1.shape# torch.Size([2, 3])# x2x2=np.array([[12,22,32],[22,32,42]],dtype=np.int32)x2.shape# torch.Size([2, 3])inputs=[x1, x2]# print(inputs)output=np.concatenate(inputs,axis=0)print(out...