torch.prob

最新推荐文章于 2024-12-29 12:48:55 发布
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分类专栏： torch.prod 文章标签： pytorch
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torch.prod(input)返回input全部元素的乘积

import torch
b = torch.tensor([2, 3.3])
print(torch.prod(b))

输出
tensor(6.6000)

Pytorch torch.prod函数介绍
qq_27390023的博客
03-18 365
torch.prod 是 PyTorch 库中的一个函数，用于计算输入张量中所有元素或者指定维度上元素的乘积。
torch.matmul和torch.bmm区别
taoqick的专栏
01-25 896
用torch.bmm也可以实现self_attention，参考。
torch.prod(torch.tensor(loss.size()))是什么意思
行子的博客
05-15 1068
这里的目的是计算损失函数张量中所有元素的总数量，即计算有效条目的数量。由于没有设置掩码，所以需要考虑所有的元素，包括填充的部分。函数对这个张量进行操作，计算所有元素的乘积。这个操作等效于将损失函数张量的各个维度大小相乘，得到一个标量值。函数是PyTorch中的一个函数，用于计算张量中所有元素的乘积。的形状，是一个包含各个维度大小的元组。将这个元组转换为PyTorch张量。
torch.prod(input, *, dtype=None)
tangweirensheng的博客
10-11 9402
torch.prod(input, *, dtype=None) → Tensor 返回input张量中所有元素的乘积。 torch.prod(input, dim, keepdim=False, *, dtype=None) → Tensor 返回输入张量给定维度上每行的积。 输出形状与输入相同，除了给定维度上为1. input=torch.randn(4,3,2) out1=torch.prod(input, dim=2) print(out1) 如果keepdim为...
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03-30 2854
torch.cumprod是PyTorch深度学习框架中的一个函数，用于对输入张量按指定维度进行逐元素累积乘积操作。具体来说，它返回一个与输入张量大小相同的张量，其中每个元素的值等于其在输入张量及之前所有元素的乘积。其中，参数input是输入张量，可以是一个一维或多维张量。参数dim表示需要执行累积乘积操作的维度，可以是一个整数或一个元组。上述代码将输出一个形状与x相同的新张量y，其中每个元素的值等于其在x及之前所有元素的乘积。注意，对于第0列而言，y中对应的元素与x中对应的元素相同。
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