axis = 0按照某個維度求和，就是去掉了某個維度，比如 shape: [5, 4] axis = 0, 相當于去掉維度0，也就是5，剩下維度4 sum: [4].

deepdims=True 表示保持維度，但是去掉的維度axis 都為1.
比如 shape: [5, 4] axis = 0, deepdims=True , 結果就是sum: [1, 4]

例子：

import torcha = torch.ones((2, 5, 4)) a.shape torch.Size([2, 5, 4]) a.sum().shape torch.Size([]) a.sum(axis=1) tensor([[5., 5., 5., 5.],[5., 5., 5., 5.]]) a.sum(axis=1).shape torch.Size([2, 4]) a.sum(axis=0).shape torch.Size([5, 4]) a.sum(axis=0) tensor([[2., 2., 2., 2.],[2., 2., 2., 2.],[2., 2., 2., 2.],[2., 2., 2., 2.],[2., 2., 2., 2.]]) a.sum(axis=[0,2]).shape torch.Size([5]) a.sum(axis=[0,2]) tensor([8., 8., 8., 8., 8.]) a.sum(axis=1,keepdims=True).shape torch.Size([2, 1, 4]) a.sum(axis=1,keepdims=True) tensor([[[5., 5., 5., 5.]],[[5., 5., 5., 5.]]]) a.sum(axis=[0,2],keepdims=True).shape torch.Size([1, 5, 1]) a.sum(axis=[0,2],keepdims=True) tensor([[[8.],[8.],[8.],[8.],[8.]]])

參考

https://www.bilibili.com/video/BV1eK4y1U7Qy?share_source=copy_web

總結

以上是生活随笔為你收集整理的线性代数 动手学深度学习 pytorch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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