解析:torch.mean(x,[a,b],keepdim=True)中[a,b]的意思是,沿着将第a和第b维的维度变为1的方向做均值,其余维度不变。 直接上例子: import torch a = torch.tensor([ [[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]]).float()
对于函数torch.max(tensor, dim, keepdim=False),需要厘清两个概念 一个是torch.max怎么比较的 实际上是取被比较元素对应位置的最大值 如果是在一个向量中比较,那每个元素都是【c】的形式,对应位置就是本身比较,宏观来讲就是取该向量最大元素。 如果在一个二维矩阵中比较,被比较元素就是每一个向量,对应位置...
1.torch.sum(input, dtype=None) 2.torch.sum(input, list: dim, bool: keepdim=False, dtype=None) → Tensor input:输入一个tensor dim:要求和的维度,可以是一个列表 keepdim:求和之后这个dim的元素个数为1,所以要被去掉,如果要保留这个维度,则应当keepdim=True dim参数的使用(用图来表示) import torch...
1. torch.sum(input, dtype=None)2. torch.sum(input, dim, keepdim=False, dtype=None) → Tensor 其中，input指的是要进行求和操作的张量，dim参数用于指定求和的维度，可以是一个列表，keepdim参数决定求和后是否保留维度，dtype用于指定输出数据类型。考虑dim=0为纵向压缩的情况，例如：2=1+1 ...
allclose(other, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False) → Tensor apply_(callable) → Tensor argmax(dim=None, keepdim=False) → LongTensor argmin(dim=None, keepdim=False) → LongTensor argsort(dim=-1, descending=False) → LongTensor ...
a2 = torch.sum(a, dim=0) a3 = torch.sum(a, dim=1)print(a)print(a1)print(a2) 输出结果: tensor(6.) tensor([2.,2.,2.]) tensor([3.,3.]) 如果加上keepdim=True, 则会保持dim的维度不被squeeze a1 = torch.sum(a, dim=(0,1), keepdim=True) ...
在进行Tensor向量操作时，`dim`设置定义计算的维度，决定计算的粒度。`dim`值越小，表示粒度越大，如在行或列中计算。在多维矩阵中，使用-1表示按最小粒度进行计算，计算后该维度会被舍弃。有时需要`keepdim=True`以保持计算后矩阵的维度不变，即使原本的维度被舍弃。在PyTorch的向量中，越靠后的维度...
torch.Tensor是torch.empty和torch.tensor之间的一种混合,但是,当传入数据时,torch.Tensor使用全局默认dtype(FloatTensor),torch.tensor从数据中推断数据类型。 torch.tensor(1)返回一个固定值1,而torch.Tensor(1)返回一个大小为1的张量,其是随机初始化的值 ...
参数: input(Tensor) -输入张量。参数: input(Tensor) -输入张量。 dim(int) -要减少的维度。 keepdim(bool) -输出张量是否保留了dim。 关键字参数: out(Tensor,可选的) -输出张量。测试input 中的任何元素是否计算为 True。注意 此函数与 NumPy 的行为相匹配,为除 uint8 之外的所有受支持的数据类型返回...
x_mean0=torch.mean(x,dim=0,keepdim=True)x_mean1=torch.mean(x,dim=1,keepdim=True)print('x:')print(x)print('x_mean0:')print(x_mean0)print('x_mean1:')print(x_mean1)print('x_mean:')print(x_mean)输出结果：x:tensor([[ 0., 1., 2.], [ 3., 4., 5.], [...