krasitz

摘要： 广播机制 从后往前依次检查维度,如果两个张量对应的维度上数目相等,则会按照该维度相加 若其中一个维度数目为1,则会应用广播机制. 如: a = torch.arange(3).reshape([1, 3, 1]) b = torch.arange(3).reshape([1, 3, 1]) a + 阅读全文

摘要： 不妨设一个矩阵(Matrix) A , 那么对A进行axis=i,即将张量A的第i个维度拍扁后得到的张量 如: A = torch.tensor([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3]]) A.sum(axis = 0) 得到结果: tensor([6, 阅读全文