pytorch dim

Pytorch中的dim参数用于指定操作在哪一维度进行。它类似于numpy中的axis参数。例如，对于求和操作，可以使用sum函数并设置dim参数来指定在哪个维度上进行求和。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- *1* *2* *3* [Pytorch 中的 dim](https://blog.csdn.net/aiqimen4016/article/details/101963363)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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tensor的dim pytorch

Tensor的dim是指Tensor的维度，即Tensor的rank或者Tensor的阶数。在PyTorch中，可以通过调用Tensor的dim()方法来获取Tensor的维度，返回一个整数值。例如，对于一个二维Tensor，它的dim()值为2。如果需要获取Tensor的形状，可以调用Tensor的shape属性或者size()方法来获取。

pytorch transpose

PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和函数来支持深度学习任务。PyTorch中的transpose函数用于交换张量（Tensor）的维度顺序。

在PyTorch中，transpose函数的使用方式如下：

torch.transpose(input, dim0, dim1) -> Tensor

其中，input是要进行维度交换的张量，dim0和dim1是要交换的维度索引。

举个例子，假设有一个形状为(3, 4)的张量A，我们想要将其转置为形状为(4, 3)的张量B，可以使用transpose函数进行操作：

import torch

A = torch.randn(3, 4)
B = torch.transpose(A, 0, 1)

在上述代码中，我们将A的第0维和第1维进行了交换，得到了B。