python乱炖6——sum(),指定维度进行求和

python乱炖6------sum(),指定维度进行求和

py 复制代码
import torch

# 创建一个三维张量
x = torch.tensor([
    [[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
    [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
])

print("Original tensor x:")
print(x)
print(x.shape)

>>> tensor([[[ 1,  2,  3],
         [ 4,  5,  6]],

        [[ 7,  8,  9],
         [10, 11, 12]]])
    torch.Size([2, 2, 3])



# 沿第0维求和
sum_dim0 = torch.sum(x, dim=0)
print("Sum along dimension 0:")
print(sum_dim0)
print()

>>>Sum along dimension 0:
tensor([[ 8, 10, 12],
        [14, 16, 18]])




# 沿第1维求和
sum_dim1 = torch.sum(x, dim=1)
print("Sum along dimension 1:")
print(sum_dim1)
print()

>>>Sum along dimension 1:
tensor([[ 5,  7,  9],
        [17, 19, 21]])




# 沿第2维求和
sum_dim2 = torch.sum(x, dim=2)
print("Sum along dimension 2:")
print(sum_dim2)
print()

>>>Sum along dimension 2:
tensor([[ 6, 15],
        [24, 33]])





sum_dim3 = torch.sum(x, dim=(1,2))
print("Sum along dimension (1,2):")
print(sum_dim3)
print()

>>>Sum along dimension (1,2):
   tensor([21, 57])





sum_dim4 = torch.sum(x, dim=(0,1))
print("Sum along dimension (0,1):")
print(sum_dim4)
print()
>>>Sum along dimension (0,1):
tensor([22, 26, 30])
相关推荐
TF男孩8 小时前
ARQ:一款低成本的消息队列,实现每秒万级吞吐
后端·python·消息队列
该用户已不存在13 小时前
Mojo vs Python vs Rust: 2025年搞AI,该学哪个?
后端·python·rust
站大爷IP15 小时前
Java调用Python的5种实用方案:从简单到进阶的全场景解析
python
用户83562907805121 小时前
从手动编辑到代码生成:Python 助你高效创建 Word 文档
后端·python
c8i21 小时前
python中类的基本结构、特殊属性于MRO理解
python
隐语SecretFlow21 小时前
国人自研开源隐私计算框架SecretFlow,深度拆解框架及使用【开发者必看】
深度学习
liwulin050621 小时前
【ESP32-CAM】HELLO WORLD
python
Doris_20231 天前
Python条件判断语句 if、elif 、else
前端·后端·python
Doris_20231 天前
Python 模式匹配match case
前端·后端·python
Billy_Zuo1 天前
人工智能深度学习——卷积神经网络(CNN)
人工智能·深度学习·cnn