Tensor:归并操作

归并操作

此类操作会使输出形状小于输入形状，并可以沿着某一维度进行指定操作。如加法sum，既可以计算整个tensor的和，也可以计算tensor中每一行或每一列的和。常用的归并操作如表3-5所示。

表3-5: 常用归并操作

函数	功能
mean/sum/median/mode	均值/和/中位数/众数
norm/dist	范数/距离
std/var	标准差/方差
cumsum/cumprod	累加/累乘

以上大多数函数都有一个参数dim，用来指定这些操作是在哪个维度上执行的。关于dim(对应于Numpy中的axis)的解释众说纷纭，这里提供一个简单的记忆方式：

假设输入的形状是(m, n, k)

如果指定dim=0，输出的形状就是(1, n, k)或者(n, k)
如果指定dim=1，输出的形状就是(m, 1, k)或者(m, k)
如果指定dim=2，输出的形状就是(m, n, 1)或者(m, n)

size中是否有"1"，取决于参数keepdim，keepdim=True会保留维度1。注意，以上只是经验总结，并非所有函数都符合这种形状变化方式，如cumsum。

In [76]:

b = t.ones(2, 3)
b.sum(dim = 0, keepdim=True)

Out[76]:

tensor([[2., 2., 2.]])

In [77]:

# keepdim=False，不保留维度"1"，注意形状
b.sum(dim=0, keepdim=False)

Out[77]:

tensor([2., 2., 2.])

In [78]:

b.sum(dim=1)

Out[78]:

tensor([3., 3.])

In [79]:

a = t.arange(0, 6).view(2, 3)
print(a)
a.cumsum(dim=1) # 沿着行累加

tensor([[0, 1, 2],[3, 4, 5]])

Out[79]:

tensor([[ 0,  1,  3],[ 3,  7, 12]])

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