pytorch中数组维度的理解

pytorch中数组维度理解与numpy中类似，pytorch中维度用dim表示，numpy中用axis表示
这里主要想说下维度的变化。
dim = x ,表示在第x为上进行操作，那个维度会发生变化。

一、二维数组

1. 两个二维数组的拼接

维度为（2，3）与（2，4)的数组拼接后的维度是（2，7）

import torch
a = torch.Tensor(np.arange(6).reshape(2,3))
b = torch.Tensor(np.arange(8).reshape(2,4))
print(a,'\n ',a.shape)
print(b,'\n',b.shape)
c = torch.cat((a,b),dim = 1)
print('concatenate:\n',c,'\n',c.shape)

结果

tensor([[0., 1., 2.],[3., 4., 5.]]) a: torch.Size([2, 3])
tensor([[0., 1., 2., 3.],[4., 5., 6., 7.]]) torch.Size([2, 4])
concatenate:tensor([[0., 1., 2., 0., 1., 2., 3.],[3., 4., 5., 4., 5., 6., 7.]]) torch.Size([2, 7])

2. 二维数组求sum、max等

dim = 0,第一个维度划掉，得到一个一维向量。比如，a是（2，3），dim = 0,得到的结果是（3，）维的；如果dim=1，得到的结果是（2，）

print('sum dim=0',torch.sum(a,dim=0))
print('sum dim=1',torch.sum(a,dim=1))
print('******* max *****')
print('max dim=0',torch.max(a,dim=0))
print('max dim=1',torch.max(a,dim=1))

输出

tensor([[0., 1., 2.],[3., 4., 5.]]) torch.Size([2, 3])
sum dim=0 tensor([3., 5., 7.])
sum dim=1 tensor([ 3., 12.])
******* max *****
max dim=0 torch.return_types.max(
values=tensor([3., 4., 5.]),
indices=tensor([1, 1, 1]))
max dim=1 torch.return_types.max(
values=tensor([2., 5.]),
indices=tensor([2, 2]))

二、三维数组

1. 两个三维数组的拼接

两个三位数组拼接，有个要求，除了dim维，其余维的维度要相同。

比如 a是（2，3，4），b是（3，2，4）那么a与b无论在哪个维上都不能拼接。因为它们没有两个相同的维度。
如果a与b维度相同，都是（2，3，4），那么他们无论在哪个维上都可以拼接。dim = 0,结果是(4,3,4),dim = 1,结果是(2,6,4),dim =2,结果是(2,3,8)
dim = x,就将两个数组dim维上的数字相加，得到最终输出维度。

a = torch.Tensor(np.arange(24).reshape(2,3,4))
b = torch.Tensor(np.arange(24,48).reshape(2,3,4))
print(a,'\n ',a.shape)
print(b,'\n',b.shape)
c = torch.cat((a,b),dim = 2)
print('concatenate:\n',c,'\n',c.shape)

输出结果

tensor([[[ 0.,  1.,  2.,  3.],[ 4.,  5.,  6.,  7.],[ 8.,  9., 10., 11.]],[[12., 13., 14., 15.],[16., 17., 18., 19.],[20., 21., 22., 23.]]]) torch.Size([2, 3, 4])
tensor([[[24., 25., 26., 27.],[28., 29., 30., 31.],[32., 33., 34., 35.]],[[36., 37., 38., 39.],[40., 41., 42., 43.],[44., 45., 46., 47.]]]) torch.Size([2, 3, 4])
concatenate:tensor([[[ 0.,  1.,  2.,  3., 24., 25., 26., 27.],[ 4.,  5.,  6.,  7., 28., 29., 30., 31.],[ 8.,  9., 10., 11., 32., 33., 34., 35.]],[[12., 13., 14., 15., 36., 37., 38., 39.],[16., 17., 18., 19., 40., 41., 42., 43.],[20., 21., 22., 23., 44., 45., 46., 47.]]]) torch.Size([2, 3, 8])

2. 三维数组求sum、max等

类似于二维数组，会消去dim维度
shape=(2,3,4)的数组，在dim=0上求和或者取最大后，结果的shape = (3,4)
pytorch求max,同时返回两个值（max,indices）

a = torch.Tensor(np.arange(24).reshape(2,3,4))
print(a,'\n',a.shape)
print('sum dim=0',torch.sum(a,dim=0))
print('sum dim=1',torch.sum(a,dim=1))
print('sum dim=2',torch.sum(a,dim=2))
print('******* max *****')
print('max dim=0',torch.max(a,dim=0))
print('max dim=1',torch.max(a,dim=1))
print('max dim=2',torch.max(a,dim=2))

结果

tensor([[[ 0.,  1.,  2.,  3.],[ 4.,  5.,  6.,  7.],[ 8.,  9., 10., 11.]],[[12., 13., 14., 15.],[16., 17., 18., 19.],[20., 21., 22., 23.]]]) torch.Size([2, 3, 4])
sum dim=0 tensor([[12., 14., 16., 18.],[20., 22., 24., 26.],[28., 30., 32., 34.]])
sum dim=1 tensor([[12., 15., 18., 21.],[48., 51., 54., 57.]])
sum dim=2 tensor([[ 6., 22., 38.],[54., 70., 86.]])
******* max *****
max dim=0 torch.return_types.max(
values=tensor([[12., 13., 14., 15.],[16., 17., 18., 19.],[20., 21., 22., 23.]]),
indices=tensor([[1, 1, 1, 1],[1, 1, 1, 1],[1, 1, 1, 1]]))
max dim=1 torch.return_types.max(
values=tensor([[ 8.,  9., 10., 11.],[20., 21., 22., 23.]]),
indices=tensor([[2, 2, 2, 2],[2, 2, 2, 2]]))
max dim=2 torch.return_types.max(
values=tensor([[ 3.,  7., 11.],[15., 19., 23.]]),
indices=tensor([[3, 3, 3],[3, 3, 3]]))

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