Pytorch 二維矩陣中關於dim使用的樣例

2021-10-24 05:39:22 字數 1028 閱讀 2687

import torch


a = torch.tensor([[


1.0,


2.0,


3.0],[


2.0,


2.0,


2.0],[


3.0,


2.0,


1.0]])


print


(a.shape)


print


(a)"""


torch.size([3, 3])


tensor([[ 1., 2., 3.],


[ 2., 2., 2.],


[ 3., 2., 1.]])


"""
使用softmax函式，當dim=1時，矩陣中每一行的和為1：

import torch.nn.functional as f


attention = f.softmax(a,dim=1)


print


(attention)


"""tensor([[ 0.0900, 0.2447, 0.6652],


[ 0.3333, 0.3333, 0.3333],


[ 0.6652, 0.2447, 0.0900]])


"""
dim=0時，矩陣中每一列的和為1：

attention_1 = f.softmax(a,dim=0)


print


(attention_1)


"""tensor([[ 0.0900, 0.3333, 0.6652],


[ 0.2447, 0.3333, 0.2447],


[ 0.6652, 0.3333, 0.0900]])


"""
按照我目前的理解，當維度大於2時，dim引數就是對指定的維度進行處理了，二維矩陣的處理總是抱有疑惑，故本篇部落格以乙個樣例來說明。

分享乙個使用方括號的角度來對維度進行解讀的部落格：

【pytorch】pytorch 中的 dim

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