对一个tensor值求和
时间: 2023-11-30 22:02:35 浏览: 41
可以使用 PyTorch 中的 sum 函数对一个 tensor 值进行求和操作,例如:
```python
import torch
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
sum_x = torch.sum(x)
print(sum_x) # 输出 10
```
这里的 `x` 是一个 2x2 的 tensor,使用 `torch.sum(x)` 将其所有元素相加得到 10。你也可以指定某个维度进行求和,例如对第一维进行求和:
```python
sum_x_dim0 = torch.sum(x, dim=0)
print(sum_x_dim0) # 输出 tensor([4, 6])
```
这里的 `sum_x_dim0` 是一个 1x2 的 tensor,表示将 `x` 的第一维所有元素相加得到的结果。
相关问题
对一个布尔类型的tensor值求和
对于布尔类型的 tensor,可以将其转换为整数类型后再进行求和操作。在 PyTorch 中,布尔类型的 tensor 在进行数学运算时会自动转换为整数类型,True 转换为 1,False 转换为 0。
例如,对一个布尔类型的 tensor 按元素求和:
```python
import torch
x = torch.tensor([True, False, True])
sum_x = torch.sum(x)
print(sum_x) # 输出 2
```
这里的 `x` 是一个大小为 3 的布尔类型的 tensor,使用 `torch.sum(x)` 将其所有元素相加得到 2。
也可以按照某个维度对布尔类型的 tensor 进行求和:
```python
x = torch.tensor([[True, False], [True, True]])
sum_x_dim0 = torch.sum(x, dim=0)
print(sum_x_dim0) # 输出 tensor([2, 1])
```
这里的 `sum_x_dim0` 是一个大小为 2 的 tensor,表示将 `x` 按第一维求和得到的结果。
对一个布尔类型的tensor值求1的个数
对于布尔类型的 tensor,可以先将其转换为整数类型,然后使用求和函数 `torch.sum()` 对其进行求和得到 1 的个数。
例如,对一个布尔类型的 tensor 按元素求 1 的个数:
```python
import torch
x = torch.tensor([True, False, True])
count_ones = torch.sum(x.int())
print(count_ones) # 输出 2
```
这里的 `x` 是一个大小为 3 的布尔类型的 tensor,首先使用 `x.int()` 将其转换为整数类型,然后使用 `torch.sum()` 对其进行求和得到 1 的个数。
也可以按照某个维度对布尔类型的 tensor 进行求 1 的个数:
```python
x = torch.tensor([[True, False], [True, True]])
count_ones_dim0 = torch.sum(x.int(), dim=0)
print(count_ones_dim0) # 输出 tensor([2, 1])
```
这里的 `count_ones_dim0` 是一个大小为 2 的 tensor,表示将 `x` 按第一维求 1 的个数得到的结果。