一.dim的定义

dim的不同值代表不同的维度，例如在二维张量中dim=0代表的是行，dim=1代表的是列。广泛的说，在多维张量( $d_{0},d_{1},d_{2},...,d_{n}$ )中，dim=0就是指 $d_{0}$ ，dim=n是指 $d_{n}$

二.例子

torch.sum()

input：输入的张量

dim:需要消减的维度

keepdim:输出张量中是否保存指定dim维的张量

eg1:

b = torch.arange(3 * 2 * 2).view(3, 2, 2)
print(b)
print(torch.sum(b, (1, 2)))

输出结果为：

这里的输出结果是按照第0维进行相加的，原因是因为dim=(1, 2)将这两维进行消减，从而根据剩下的一维进行求和计算。

eg2:

b = torch.arange(3 * 2 * 2).view(3, 2, 2)
print(b)
print(torch.sum(b, 1))

这里将第一维消减后还有两维，所以最终的输出结果将按照第0维以及第2维进行计算，所以最终张量的维度为3*2.

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