创建两个维度2x3的张量
>>> input = torch.randn(2,2,3)
>>> input
tensor([[[-0.3491, -0.6243, 0.1242],
[-1.5700, 1.0065, -1.2502]],
[[-0.5597, 0.3357, 0.5915],
[-0.6579, -0.9022, 0.0043]]])
>>> input.size()
torch.Size([2, 2, 3])
**dim=0 表示对每一维度相同位置的数值进行max运算**
>>> input.max(dim=0)
torch.return_types.max(
values=tensor([[-0.3491, 0.3357, 0.5915],
[-0.6579, 1.0065, 0.0043]]),
indices=tensor([[0, 1, 1],
[1, 0, 1]]))
**dim=1 表示求每一维的列里进行max运算**
>>> input.max(dim=1)
torch.return_types.max(
values=tensor([[-0.3491, 1.0065, 0.1242],
[-0.5597, 0.3357, 0.5915]]),
indices=tensor([[0, 1, 0],
[0, 0, 0]]))
**dim=2 表示求每一维的行里进行max运算**
>>> input.max(dim=2)
torch.return_types.max(
values=tensor([[0.1242, 1.0065],
[0.5915, 0.0043]]),
indices=tensor([[2, 1],
[2, 2]]))
Pytorch张量统计运算dim的理解
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转载自blog.csdn.net/qq_41128383/article/details/105551231
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