如何求任意形状张量的元素和
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了如何求任意形状张量的元素和相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
前言
才看到李老师的求任意轴的元素和的时候有一点小混乱,就整理了一下,结果没想到善良的李老师又为我们多录了这一段,我真是哭笑不得,不过整都整理好了说不定还有不太清晰的小宝贝呢?还是发出来算了。
一、先从简单的二维数组来看
1.先生成一个二维数组
Torch.arange就是生成数从0~19的一个向量,dtype指明数的类型是32位浮点数,一般在深度学习中浮点数多用32位进行运算。然后用reshape的方法将一位向量变成一个5*4的矩阵。
输出结果如下
每个数后面有一点是说明为浮点数,如果为小数32位浮点数输出的结果小数点后面会有4位,如0.5000.
2.对A求所有元素和
shape函数可以查看A的类型,sum可以对所有元素求和
3.对不同的维度求和
首先说明size[a,b,c,d....],a表示第一个维度,b表示第二个维度以此类推。在二维数组中,第一个维度就是行,第二个维度就是列。
上图中axis=0就是对第一个维度(行)求和,就剩下了列,所有size就是列的数目。同理axis=1就是对第二个维度求和,剩下行。
二、三维数组来看
1.先生成一个三维数组
三维数组可以看做多个二维数组组成。图中生成的三维数组reshape(2,5,4)就类似于两个5*4的二维数组,如下图
2.对不同维度的元素求和
(1)axis=0对第一个维度求和,求和后剩下后面两个维度。如下图所示
(2)axis=1,对第二个维度(行)求和,剩下第一个和第三个维度。如下图所示
(3)axis=[0,1]就是先进行axis=0的求和再进行axis=1的求和。
以上是关于如何求任意形状张量的元素和的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
InvalidArgumentError:无法将张量添加到批次:元素数量不匹配。形状是:[张量]:[4],[批次]:[5] [Op:IteratorGetNext]