np.sum和torch.sum的区别
时间: 2023-06-06 19:04:22 浏览: 94
np.sum与torch.sum的主要区别在于它们所操作的数据类型不同。np.sum是numpy库中的函数,用于对numpy数组进行求和操作,而torch.sum则是PyTorch库中的函数,用于对PyTorch张量进行求和操作。此外,np.sum的操作对象是numpy数组,而torch.sum的操作对象是PyTorch张量,两者在使用时需要注意数据类型的转换。
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torch.sum(torch.sum(R, dim=2),dim=1).cpu().numpy()
这段代码的作用是对矩阵R进行求和操作。首先,使用torch.sum函数对R进行两次求和操作。第一次求和是在dim=2的维度上进行,即对矩阵R的第三个维度进行求和。第二次求和是在dim=1的维度上进行,即对第一次求和的结果再进行求和。最后,使用.cpu().numpy()将结果转换为numpy数组。所以,torch.sum(torch.sum(R, dim=2),dim=1).cpu().numpy()的作用是对矩阵R进行两次求和操作,并将结果转换为numpy数组。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [torch.sum(c, dim=0, keepdim=True) torch.sum(c, dim=1, keepdim=True)](https://blog.csdn.net/dujuancao11/article/details/115701407)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [torch.sum()、np.sum()和sum()简要介绍](https://blog.csdn.net/weixin_45335726/article/details/122517254)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [tensor和numpy中的乘法运算,如torch.mul()和torch.sum()函数的用法](https://blog.csdn.net/FORKobe/article/details/127435631)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
np.divide(np.matmul(wi,pi),np.sum(wi,axis=2).reshape(height,width,1))怎么用torch模块中的函数表示
这个问题可以使用torch中的函数来表示,具体代码如下:
torch.div(torch.matmul(wi, pi), torch.sum(wi, dim=2).reshape(height, width, 1))