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编程问答

Pytorch笔记:维度dim的定义及其理解使用

發布時間:2024/9/18 编程问答 37 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 Pytorch笔记:维度dim的定义及其理解使用 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
import numpy as np# 隨機生成維度2*3*4的矩陣 a = np.random.randint(1, 100, [2, 3, 4]) a= array([[[11, 6, 15, 41],[71, 8, 22, 44],[58, 30, 60, 27]],[[34, 66, 14, 41],[42, 37, 85, 20],[72, 21, 2, 41]]]) a.max(0)= array([[34, 66, 15, 41],[71, 37, 85, 44],[72, 30, 60, 41]]) a.max(1)= array([[71, 30, 60, 44],[72, 66, 85, 41]]) a.max(2)= array([[41, 71, 60],[66, 85, 72]])

a.max(0)相當于a.max(dim=0),a.shape=(2,3,4),當dim=0時,則表示在2維度上進行操作,a[0][0][0]=11與a[1][0][0]=34比較大小,a[0][0][1]=6 與a[1][0][1]=66比較大小,最終生成的矩陣維度是3×43 \times 43×4

a.max(1)相當于a.max(dim=1),表示在3維度上進行操作,
a[0][0][0]=11與a[0][1][0]=71與a[0][2][0]=58比較大小,
a[0][0][1]=6與a[0][1][1]=8與a[0][2][1]=30比較大小

a.max(2)相當于a.max(dim=2),表示在4維度上進行操作,
a[0][0][0]=11與a[0][0][1]=6與a[0][0][2]=15與a[0][0][3]=41比較大小,
a[0][1][0]=71與a[0][1][1]=8與a[0][1][2]=22與a[0][1][3]=44比較大小,

再舉例介紹sum():

a.sum(0)= array([[ 45, 72, 29, 82],[113, 45, 107, 64],[130, 51, 62, 68]])a.sum(1)=array([[140, 44, 97, 112],[148, 124, 101, 102]]) a.sum(2)= array([[ 73, 145, 175],[155, 184, 136]])

a.sum(0):維度3×43 \times 43×4 a[0][0][0]+a[1][0][0]=11+34,a[0][0][1]+a[1][0][1]=6+66
a.sum(1):a[0][0][0]+a[0][1][0]+a[0][2][0]=11+71+58,a[0][0][1]+a[0][1][1]+a[0][2][1]=6+8+30
a.sum(2):a[0][0][0]+a[0][0][1]+a[0][0][2]+a[0][0][3]=11+6+15+41,a[0][1][0]+a[0][1][1]+a[0][1][2]+a[0][1][3]=71+8+22+44

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Pytorch笔记:维度dim的定义及其理解使用的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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