torch.stack(res_list, dim=-1).mean(-1)是什么意思,具体举例说明
时间: 2024-05-07 18:24:02 浏览: 7
torch.stack(res_list, dim=-1).mean(-1)的意思是将res_list中的多个tensor按照最后一个维度进行拼接,然后在最后一个维度上求平均值。具体来说,假设res_list中有3个tensor,维度分别为(2,3),(2,3),(2,3),则执行该操作后的结果为一个维度为(2,3,3)的tensor,其中第三个维度为一个平均值结果。简单的示例代码如下:
```python
import torch
a = torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])
b = torch.tensor([[2,3,4],[5,6,7]])
c = torch.tensor([[3,4,5],[6,7,8]])
res_list = [a, b, c]
res = torch.stack(res_list, dim=-1).mean(-1)
print(res)
```
输出结果为:
```
tensor([[2., 3., 4.],
[5., 6., 7.]])
```
可以看到,res_list中的三个(2,3)的tensor经过该操作后被拼接成了一个(2,3,3)的tensor,最后一个维度上的平均值被计算出来,得到了一个(2,3)的tensor作为最终的结果。
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torch.nn.Softmax(dim=-1)对应的tensorflow代码
torch.nn.Softmax(dim=-1)对应的tensorflow代码如下:
```python
import tensorflow as tf
# 假设input是一个形状为[batch_size, num_classes]的张量
input = ...
# 在最后一个维度上应用softmax函数
output = tf.nn.softmax(input, axis=-1)
```
其中,`input`是形状为`[batch_size, num_classes]`的张量,`axis=-1`表示在最后一个维度上应用softmax函数。在tensorflow中,`tf.nn.softmax`函数的第二个参数`axis`指定了在哪个维度上应用softmax函数。如果`axis=-1`,表示在最后一个维度上应用softmax函数,即对每个样本的每个类别分数进行softmax归一化。
torch.nn.Softmax(dim=-1)对应的keras代码
torch.nn.Softmax(dim=-1)对应的keras代码如下:
```python
from tensorflow.keras.layers import Softmax
# 假设input是一个形状为[batch_size, num_classes]的张量
input = ...
# 在最后一个维度上应用softmax函数
output = Softmax(axis=-1)(input)
```
其中,`input`是形状为`[batch_size, num_classes]`的张量,`axis=-1`表示在最后一个维度上应用softmax函数。在keras中,`Softmax`层的`axis`参数与tensorflow的`tf.nn.softmax`函数的`axis`参数用法相同。`Softmax`层会将输入张量的每个样本的每个类别分数进行softmax归一化。