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,对应位置就是向量的对应位
torch.mean(input, dim, keepdim=False, dtype=None) → Tensor AI代码助手复制代码 dim:指定计算的维度(int或tuple) keepdim:是否保持输出维度(布尔值) 二、基础用法对比 1. 全局平均值计算 importtorch# 创建3x3随机张量x = torch.rand(3,3)print("原始张量:\n", x)# 方法一:基础mean()mean1 = torc...
argmax函数:torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号,dim给定的定义是:the demention to reduce.也就是把dim这个维度的,变成这个维度的最大值的index。 例如tensor(2, 3, 4) dim=0,将第一维度去掉,这样结果为tensor(3, 4)。 importtorch a=torch.tensor([ [ [1,5,5,...
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 ...
torch.argmax()函数 argmax函数:torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号,dim给定的定义是:the demention to reduce.也就是把dim这个维度的,变成这个维度的最大值的index。 例如tensor(2, 3, 4) dim=0,将第一维度去掉,这样结果为tensor(3, 4)。
形式: torch.max(input, dim, keepdim=False, out=None) -> (Tensor, LongTensor) 按维度dim 返回最大值,并且返回索引。 torch.max(a,0)返回每一列中最大值的那个元素,且返回索引(返回最大元素在这一列的行索引)。返回的最大值和索引各是一个tensor,一起构成元组(Tensor, LongTensor)...
torch.mode(input, dim=-1, keepdim=False, values=None, indices=None) -> (Tensor, LongTensor) torch.norm(input, p='fro', dim=None, keepdim=False, out=None, dtype=None)[source] torch.prod() torch.prod(input, dim, keepdim=False, dtype=None) → Tensor ...
2019年7月29日torch.norm(input, p='fro', dim=None, keepdim=False,out=None, dtype=None) 返回所给tensor的矩阵范数或向量范数 参数: input:输入tensor p (int, float, inf, -inf, 'fro', 'nuc... http://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/11266298.h... 收藏 赞 torch.normal()笔记_Rondox...
torch_npu.npu_fusion_attention(Tensor query, Tensor key, Tensor value, int head_num, str input_layout, Tensor? pse=None, Tensor? padding_mask=None, Tensor? atten_mask=None, float scale=1., float keep_prob=1., int pre_tockens=2147483647, int next_tockens=2147483647, int inner_precise=...