已知a.shape为(4,16,28,32),执行a.max(dim=1)的shape为
时间: 2024-04-05 16:32:11 浏览: 9
执行`a.max(dim=1)`会对`a`张量沿着第1个维度(即第2维)进行求最大值操作,输出结果包括两个部分:最大值的值和最大值的索引。因此,输出结果的大小为`(4, 28, 32)`。
具体来说,输出结果的第$i$个样本($i\in[0,3]$)可以表示为:
$$
\begin{aligned}
\max_{j\in[0,15]} a_{i,j,:,:} &=\left(\max_{j\in[0,15]} a_{i,j,k,l},\ \operatorname{argmax}_{j\in[0,15]} a_{i,j,k,l}\right) \\
&= \left(\max_{j\in[0,15]} a_{i,j,k,l},\ j^*\right)
\end{aligned}
$$
其中,$j^*$表示在$j\in[0,15]$中使得$a_{i,j,k,l}$取最大值的$j$。
因此,输出结果的大小为`(4, 28, 32)`。
相关问题
已知a.shape为(4,16,28,32),执行a.topk(3,dim=1)的shape为
执行`a.topk(3, dim=1)`会对`a`张量在第1维(即第二个维度)上进行top-k操作,返回每个小批量样本中前k个最大的元素及其对应的索引。因此,返回的张量的形状为`(4, 3, 28, 32)`,其中第二个维度的大小为3,表示每个小批量样本中返回前3个最大的元素及其对应的索引。
值得注意的是,`topk()`方法不会改变张量的形状,而只是返回一个新的张量,因此执行`a.topk(3, dim=1)`后,`a`张量的形状仍为`(4, 16, 28, 32)`。如果需要保存新的张量,可以将其赋值给一个新的变量,例如:
```python
topk_values, topk_indices = a.topk(3, dim=1)
print(topk_values.shape) # 输出(4, 3, 28, 32)
```
已知a.shape为(16, 28,32),执行a.t()后,a.shape为
执行`a.t()`会对`a`张量进行转置操作。对于一个三维张量,转置操作会将其第一维和第二维进行交换。因此,对于大小为`(16, 28, 32)`的`a`张量,执行转置操作后,其大小会变为`(28, 16, 32)`。
注意:转置操作不会改变张量的形状,而是改变它的维度顺序。因此,执行`a.t()`后,`a`张量的形状仍然为`(16, 28, 32)`,只是维度的顺序改变了。如果需要改变张量的形状,可以使用`reshape()`方法或者`view()`方法来实现。
因此,执行`a.t()`后,`a`张量的形状仍为`(16, 28, 32)`。如果需要将其转置后的形状保存下来,可以使用如下代码:
```python
a = a.t() # 对a张量进行转置操作
print(a.shape) # 输出转置后的形状:(28, 16, 32)
```