PyTorch中`keepdim`参数在归并操作中的使用方法

PyTorch归并操作：`keepdim`参数详解
最新推荐文章于 2024-12-04 21:39:23 发布
最新推荐文章于 2024-12-04 21:39:23 发布
阅读量537 收藏
点赞数 3
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： pytorch 人工智能 python 机器学习-深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeWOW/article/details/133257007
本文介绍了PyTorch中`keepdim`参数在归并操作如`torch.sum`和`torch.mean`中的作用，详细解析了如何使用该参数保持原始张量维度。通过示例展示了`keepdim=True`和`keepdim=False`对结果张量维度的影响。

PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，提供了各种各样的张量操作函数。其中，归并操作是一类常用的操作，通过将张量的多个维度进行合并或者降维，得到一个新的张量。在PyTorch中，归并操作函数通常会接受一个keepdim参数，用于指定是否保持原始张量的维度。

本文将介绍keepdim参数在PyTorch归并操作中的使用方法，并提供相应的源代码示例。

1. keepdim参数概述

在PyTorch的归并操作函数中，keepdim参数是一个布尔值，用于指定归并操作后是否保持原始张量的维度。当keepdim=True时，结果张量会保持与原始张量相同的维度，其中被归并的维度会变为1。当keepdim=False时，结果张量会减少一个维度，即被归并的维度会被从结果张量中移除。

keepdim参数的默认值为False，即默认情况下，归并操作会减少一个维度。

2. keepdim参数的使用示例

为了更好地理解keepdim参数的使用方法，我们将通过几个常见的归并操作示例来演示。

2.1. torch.sum函数

torch.sum函数用于计算张量各元素的和，并可以指定沿着哪些维度进行求和

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
PyTorch深度学习实战（4）—— Tensor的基本操作
shangjg3的博客
08-07 1204
其中，大多数索引操作通过修改Tensor的stride等属性与原Tensor共享内存，即修改了其中一个Tensor，另一个Tensor会跟着改变。HalfTensor是专门为GPU版本设计的，同样的元素个数，HalfTensor的显存占用只有FloatTensor的一半，因此使用HalfTensor可以极大缓解GPU显存不足的问题。用户可以沿着某一维度进行指定的归并操作，例如，加法。的输入对象都是多个Tensor组成的一个序列（如列表、元组等），所有的Tensor在拼接之外的维度必须相同或者可以进行广播。
pytorch Tensor操作（二）
微信号：RunsenLiu
05-09 3556
高级索引 PyTorch在0.2版本中完善了索引操作，目前已经支持绝大多数numpy的高级索引。高级索引可以看成是普通索引操作的扩展，但是高级索引操作的结果一般不和原始的Tensor贡献内出。 x = t.arange(0,27).view(3,3,3) x tensor([[[ 0., 1., 2.], [ 3., 4., 5.], [ ...
【pytorch】keepdim参数解析
wow_10086的博客
09-06 877
（默认值）：归约操作后，所归约的维度会被移除，张量的维度会减少。：归约操作后，所归约的维度会被保留，张量的维度不变，但该维度的大小变为 1。这是在处理张量形状时非常有用的功能，尤其是在需要保持张量形状一致性的场景下（比如在某些层归一化操作或在神经网络中）。
Pytorch函数keepdim=True
hxxjxw的博客
08-11 5103
keepdim（bool）– 保持输出的维度 。 当keepdim=False时，输出比输入少一个维度（就是指定的dim求范数的维度）。而keepdim=True时，输出与输入维度相同，仅仅是输出在求范数的维度上元素个数变为1。 这也是为什么有时我们把参数中的dim称为缩减的维度，因为norm运算之后，此维度或者消失或者元素个数变为1。 ...
pytorch中keepdim参数归并操作使用方法
优快云 精品推荐
11-14 632
从上面例子可以看出，如果将其设置为True，那么将归并的维度依旧会保留，与原来的tensor数据维度一致，如果设置为False，那么改维度经过计算归并则会消失。我们使用一些torch模块中的函数时发现，有时会存在参数keepdim，该参数主要是在归并操作时使用的，为的就是保持原来维度不变。
torch.max()中的 keepdim=True
最新发布
weixin_57973210的博客
12-04 590
keepdim=True 通过保留维度信息，使得后续的广播操作成为可能，例如创建掩码张量、计算每个样本的 softmax 概率等。如果没有 keepdim=True，我们需要手动添加维度才能进行广播，这会使代码更加复杂。
Tensorflow 的reduce_sum()函数
gelinggeling88的博客
08-13 1003
百度上搜了很多，还是这个知乎给的解释最好！ https://www.zhihu.com/question/51325408?from=profile_question_car       作者：黄璞 链接：https://www.zhihu.com/question/51325408/answer/125426642 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转...
2 PyTorch基础
sujixian1995的博客
02-23 487
2 PyTorch基础 2.1Numpy与Tensor 第1章已经介绍了Numpy，了解到其存取数据非常方便，而且还拥有大 量的函数，所以深得数据处理、机器学习者喜爱。这节我们将介绍PyTorch 的Tensor，它可以是零维（又称为标量或一个数）、一维、二维及多维的数 组。Tensor自称为神经网络界的Numpy，它与Numpy相似，二者可以共享内 存，且之间的转换非常方便和高效。不过它们也有不同之处，最大的区别就 是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运算，而由Torch产生的Tensor
python深度学习基于pytorch-pytorch基础
tangzhaotz的博客
07-17 753
# pytorch # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : Tangzhao # @Blog:https://blog.youkuaiyun.com/tangzhaotz # tensor概述 import torch x = torch.tensor([1,2]) y = torch.tensor([3,4]) z =x.add(y) print(z) print(x) x.add_(y) print(x) """ ensor([4, 6]) tensor([1, 2]) tens
Pytorch dim
zhaowangbo的博客
03-26 700
最近使用nn.softmax函数，会有dim= 这一个参数，这就是志明softmax作用的维度。 [batch_size, channel, h, w] dim=0 batch_size, dim=1channel，以此类推。 这里有一个地方比较容易混，举个例子[h, w]，分别代表行和列， dim=0表示作用在行维度上，即对同一列求softmax dim=1表示作用在列维度上，即对同一行求sof...
Pytorch学习：torch.max(input，dim，keepdim=False)
qq_38473254的博客
09-13 1180
二维数组中dim=0代表行，torch.max(a, dim=0)代表消去行，求每列的最大值，keepdim=True则代表保留行。二维数组中dim=1代表列，torch.max(a, dim=0)代表消去列，求每行的最大值，keepdim=True则代表保留列。keepdim=True，vlaues=tensor([[4], [4], [6], [9]])有两个中括号。indices代表最大值所处的位置（第一行第四个：3，第二行第一个：0，第三行第一个：0，第四行第四个：3）
torch.sum()的keepdim参数
virus111222的博客
03-21 521
不指定keepdim参数（默认False）指定keepdim参数为True。
【Python】sum(1, keepdim=True)的理解
weixin_45057858的博客
08-11 3907
【Python】sum(1, keepdim=True)的理解
keepdims=True
freeline的博客
03-14 8224
keepdims参数的作用
torch.max中keepdim的作用
-徐徐图之-的博客
01-13 1万+
torch.max的用法 (max, max_indices) = torch.max(input, dim, keepdim=False) 输入： 1、input 是输入的tensor。 2、dim 是索引的维度，dim=0寻找每一列的最大值，dim=1寻找每一行的最大值。 3、keepdim 表示是否需要保持输出的维度与输入一样，keepdim=True表示输出和输入的维度一样，keepdim=False表示输出的维度被压缩了，也就是输出会比输入低一个维度。 输出： 1、max 表示取最大值后的结果。
探究 torch.max() 中 keepdim 参数的影响
weixin_43820603的博客
03-06 2416
探究 torch.max() 中 keepdim 参数的影响 torch.max(input, dim, keepdim=False, out=None) -> (Tensor, LongTensor) input (Tensor) – the input Tensor dim (int) – the dimension to reduce keepdim (bool) – whether the output Tensors have dim retained or not out (tuple
torch.max(output, 2, keepdim=True)[1]
qq_38037870的博客
03-11 2373
1、torch.max() torch.max(input) → Tensor 返回 input tensor 中所有元素的最大值。 torch.max(input, dim, keepdim=False) → output tensors (max, max_indices) 参数： input：输入的 tensor。 dim：按什么维度求最大值（2D中，0代表按列求最大值，1代表按行求最大值）。 keepdim：是否保持 input tensor 的维度，True 代表 out tensor 与 in
学批量归一化时，关于x.mean(dim=0,keepdim=True)的一些问题
qq_43350424的博客
12-13 1万+
** 学批量归一化时，关于x.mean(dim=0,keepdim=True)的一些问题 ** 人生的第一篇博客，记录下自己的进步 今天学了批量归一化里面的一些问题，其中x.mean(dim=0,keepdim=True)困扰了我，搞懂后记录下来 举例子： x = [ [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]], [[13,14,15,16],[17,18,19,20],[21,22,23,24]] ] x.shape=[2,3,4] 首先认识到：dim=0 ->2
pytorch中x.norm(p=2,dim=1,keepdim=True)的理解
热门推荐
u013925378的博客
12-03 1万+
代码：x.norm(p=2,dim=1,keepdim=True) 功能：求指定维度上的范数。 函数原型：【返回输入张量给定维dim上每行的p范数】 torch.norm(input, p, dim, out=None,keepdim=False) → Tensor 注：范数求法：【对N个数据求p范数】 ...
PyTorch中高效使用TFRecord数据集的方法
综上所述，从给定文件信息中我们可以了解到，tfrecord包提供了一种在PyTorch中读取TFRecord格式数据的方法。通过创建索引文件，可以增强数据读取的效率和准确性。同时，该文件信息为我们展示了如何安装和使用...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值