Pytorch中torch.nn.Softmax的dim参数含义
import torch.nn as nn m = nn.Softmax(dim=0) input = torch.randn(2, 2, 3) print(input) print(m(input)) input： tensor([[[ 0.5450, -0.6264 ...
原文：理解pytorch中的softmax中的dim参数
这里的dim 其实就是张量的 轴，dim 就是张量的 轴。 J alpha x ...
2019-01-30 15:05 2 11822 推荐指数：
相关推荐
pytorch中参数dim的含义(正负，零，不传)
总结: torch.function(x, dim) 1.if 不传: 依照默认参数决定 2.if dim >=0 and dim <= x.dim()-1: 0是沿最粗数据粒度的方向进行操作，x.dim()-1是按最细粒度的方向。 3.if dim <0: dim的最小 ...
pytorch 的 sum 和 softmax 方法 dim 参数的使用
在阅读使用 pytorch 实现的代码时，笔者会遇到需要对某一维数据进行求和( sum )或 softmax 的操作。在 pytorch 中，上述两个方法均带有一个指定维度的 dim 参数，这里记录下 dim 参数的用法。 torch.sum 在 pytorch 中，提供 ...
【Pytorch】Pytorch 中的 dim
Pytorch 中对 tensor 的很多操作如 sum、argmax、等都可以设置 dim 参数用来指定操作在哪一维进行。Pytorch 中的 dim 类似于 numpy 中的 axis，这篇文章来总结一下 Pytorch 中的 dim 操作。 dim 与方括号的关系 创建一个矩阵 ...
pytorch中F.softmax(x1,dim = -1) dim 取值测试及验证
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon May 27 11:09:52 2019 @author: jiangshan """ impor ...
对于numpy中的函数的参数dim的一点理解
对于numpy中的函数的参数dim的一点理解 经常被dim参数搞混。试着总结了一下。记忆瞬间清晰了 以.max(dim)方法为例： 可以见得： ａ是一个2x3x4的三维矩阵。 当a.max(0)时，max则在维度大小为２的方向上进行操作，所以 a.max(0)就是： [[72 76 85 ...
pytorch中LSTM各参数理解
nn.LSTM(input_dim,hidden_dim,nums_layer,batch_first) 各参数理解： input_dim：输入的张量维度，表示自变量特征数 hidden_dim：输出张量维度 bias：True or False 是否使用偏置 ...