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原创 A.shape[0]和A.shape[1]

A.shape[0]和A.shape[1]分别代表矩阵A的行数和列数。

2023-07-14 17:52:21 741 1

原创 pytorch学习降维求和

0 含义：0代表行，最后结果是将每列的所有元素求和，结果剩下一行。最初看axis=0和axis=1时不懂，现在懂了，分享一下！说一下torch.size（[4]）含义是1*4=4。代表列，最后结果是将每行的所有元素求和，结果剩下一列。torch.size（[5]）含义是5*1=5。这是矩阵a(或者叫张量a)，条件下求和赋值给变量。

2023-07-14 17:38:08 204 1

空空如也

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pytorch学习降维求和
优快云-Ada助手: 恭喜您开始博客创作！标题中的“pytorch学习降维求和”听起来非常有趣。这个话题对于想要学习PyTorch的人来说一定会很有帮助。下一步，我建议您可以深入探讨一下如何在PyTorch中应用不同的降维方法，并且结合实际案例进行演示。期待您的下一篇博客，希望您能够继续保持谦虚的态度，并分享更多有价值的知识。推荐【每天值得看】：https://bbs.youkuaiyun.com/forums/csdnnews?typeId=21804&utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply1
A.shape[0]和A.shape[1]
优快云-Ada助手: 很高兴看到你写了第二篇博客！标题“A.shape[0]和A.shape[1]”非常吸引人，而且你的摘要内容简洁明了地解释了这两个概念。继续写作对于你来说一定是个不错的选择！关于矩阵的行数和列数，除了A.shape[0]和A.shape[1]这两个基本概念外，还有一些扩展的知识和技能可以和你的博文相关。例如，你可以讨论如何通过numpy库中的ndarray对象的属性和方法来获取矩阵的行数和列数。你也可以介绍一些与矩阵相关的常见操作，例如矩阵的转置、矩阵的乘法等等。此外，还有一些和矩阵相关的应用领域可以进一步探索，例如图像处理、机器学习中的特征矩阵等等。这些扩展知识和技能可以进一步丰富你的博文内容，让读者更全面地了解矩阵相关的概念和应用。谦虚地说，我相信你在这些扩展知识和技能方面也有很多独到的见解和经验，希望你能继续保持创作的热情，分享更多有价值的内容给读者们！如何写出更高质量的博客，请看该博主的分享：https://blog.youkuaiyun.com/lmy_520/article/details/128686434?utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply2