softmax作用与模型应用首先说一下Softmax函数，公式如下: 1. 三维tensor(C,H,W) 一般会设置成dim=0,1,2,-1的情况(可理解为维度索引)。其中2与-1等价，相同效果。 用一张图片来更好理解这个参数dim数值变化： 当dim…

dim (python:int) – A dimension along which Softmax will be computed (so every slice along dim will sum to 1). 准备工作：先随机生成一个（2,2,3）的矩阵，两个维度的（2,3）矩阵。 import torch.nn.functional as F. input = torch.randn(2,2,3)) print(input) 输出为： [-1.7991, 0.2505, 0.7695]], [[ 0.1946, 0.1878, 1.2713], [ 0.9536, 1.0525, -0.7081]]]) 输出为：

2024年8月20日 · 本文试着总结一下： 1）dim的不同值表示不同维度。特别的在dim=0表示二维中的行，dim=1在二维矩阵中表示行。广泛的来说，我们不管一个矩阵是几维的，比如一个矩阵维度如下：(d0,d1,...,dn−1)(d_0, d_1, .....

2019年11月27日 · 它接受两个参数：dim0 和 dim1。 dim0 表示要交换的第一个维度的索引。 dim1 表示要交换的第二个维度的索引。 例如，如果有一个张量 x，其形状为 (2, 3, 4)，则可以使用 torch.transpose(x, dim0=1, dim1=2) 将第一维和第二维进行交换，得到一个形状为 (2,...

本文介绍了Pytorch中torch.sum()函数中dim=-1和-2的含义及其使用方式。 当dim=-1时，函数会对输入张量的最后一个维度进行求和；而当dim=-2时，函数会对输入张量的倒数第二个维度进行求和。

2023年10月23日 · 总结：size不等于1，dim 指定沿着某一维度挤压，例如dim=0,就是行被压缩，按着列操作。 如dim=1,就是列被压缩，按着行操作。 然后还有就是dim等于那个维度，就是把那个维度给消除了，比如说shape=(2,3,4),如果dim=0,最后的结果的shape=(3,4),如果dim=1,最后的结果的shape=(2 ...

dim (python: int) – A dimension along which Softmax will be computed (so every slice along dim will sum to 1). 也就是说，在dim的维度上，加和为1。 比如，是对行加和为1，还是列加和为1。

我们来模拟一个批量求解多个向量的概率分布的情况，代码如下，显然这是一个shape为(2,7)的张量，我们需要在 7 这个维度求解softmax值，因此指定的dim为1或者-1（最后倒数第一维），它会返回需要的结果，其中第一行的结果和我们上面那个向量求解是一样的，这 ...

本文介绍了在 PyTorch 中使用 softmax 函数时的 dim 参数。 通过指定 dim 参数，我们可以灵活地控制 softmax 计算的维度。 这在处理多分类问题时非常有用，能够方便地进行模型预测和概率计算。 希望本文能帮助读者更好地理解和使用 PyTorch 中的 softmax 函数。 PyTorch 中的 dim 参数softmax 在本文中，我们将介绍在 PyTorch 中使用 softmax 函数时的 dim 参数。 softmax 是一种常用于多分类问题的激活函数，它将输入向量转换为概率分布。

2021年2月3日 · 总结: torch.function (x, dim) 1.if 不传: 依照默认参数决定 2.if dim >=0 and dim <= x.dim ()-1: 0是沿最粗数据粒度的方向进行操作，x.dim ()-1是按最细粒度的方向。 3.if dim <0: dim的最小取值（此按.