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 ...
總結: torch.function x, dim .if 不傳: 依照默認參數決定 .if dim gt and dim lt x.dim : 是沿最粗數據粒度的方向進行操作,x.dim 是按最細粒度的方向。 .if dim lt : dim的最小取值 此按照不同function而定 到最大取值 之間。與情況 正好相反,最大的取值 代表按最細粒度的方向,最小的取值按最粗粒度的方向。 實驗代碼: ...
2021-02-03 12:10 0 741 推薦指數:
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 ...
這里的dim=0其實就是張量的0軸,dim=1就是張量的1軸。 \(J_\alpha(x)=\) ...
Pytorch 中對 tensor 的很多操作如 sum、argmax、等都可以設置 dim 參數用來指定操作在哪一維進行。Pytorch 中的 dim 類似於 numpy 中的 axis,這篇文章來總結一下 Pytorch 中的 dim 操作。 dim 與方括號的關系 創建一個矩陣 ...
樓主是個初學者,在應用vba時遇到了dim方面的問題,查了很多資料后想把關於dim的這點兒知識簡單整理出來 首先,從我遇到的問題作為切入點吧, (不得不承認我遇到的錯誤是很低級的) 具體的情境就不還原了,將問題抽象了出來,代碼如下: 運行結果 可以看到integer1被初始化 ...
在閱讀使用 pytorch 實現的代碼時,筆者會遇到需要對某一維數據進行求和( sum )或 softmax 的操作。在 pytorch 中,上述兩個方法均帶有一個指定維度的 dim 參數,這里記錄下 dim 參數的用法。 torch.sum 在 pytorch 中,提供 ...
本文不會介紹LSTM的原理,具體可看如下兩篇文章 Understanding LSTM Networks DeepLearning.ai學習筆記(五)序列模型 -- week1 循環序列模型 1、舉個栗子 在介紹LSTM各種參數含義之前我們還是需要先用一個 ...
摘要:一個神經網絡有N個樣本,經過這個網絡把N個樣本分為M類,那么此時backward參數的維度應該是【N X M】 正常來說backward()函數是要傳入參數的,一直沒弄明白backward需要傳入的參數具體含義,但是沒關系,生命在與折騰,咱們來折騰一下,嘿嘿 ...
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon May 27 11:09:52 2019 @author: jiangshan """ impor ...