torch.sum( dim=1).view(-1, 2)是什么意思,用中文解释,举个例子
时间: 2024-04-10 08:31:50 浏览: 21
torch.sum(dim=1).view(-1, 2) 的意思是在维度 1 上对张量进行求和操作,并将结果重新调整为一个新的形状为 (-1, 2) 的张量。
举个例子,假设有一个形状为 (3, 4) 的张量 tensor,即有 3 行 4 列的矩阵。使用 torch.sum(dim=1) 对维度 1 进行求和操作,相当于将每一行的元素相加,得到一个形状为 (3,) 的张量。接下来使用 view(-1, 2) 将该张量重新调整为一个新的形状为 (-1, 2) 的张量。
举例来说,假设原始张量 tensor 如下所示:
tensor([[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12]])
对维度 1 进行求和操作,得到的结果为:
tensor([10, 26, 42])
然后将该结果重新调整为形状为 (-1, 2) 的张量,得到的最终结果为:
tensor([[10, 26],
[42, 0]])
在这个例子中,由于原始张量有 3 行,所以在重新调整形状时,-1 的位置会被自动计算为 2,因此最终结果的形状是 (2, 2)。
相关问题
torch.sum( dim=1).view(-1, 2)
这段代码使用了PyTorch库中的`torch.sum`函数,通过对维度1进行求和操作,并使用`view`函数将结果重新调整为一个2列的矩阵。具体来说,`dim=1`表示沿着维度1进行求和操作,而`view(-1, 2)`表示将结果重新调整为一个2列的矩阵,其中-1表示自动推断该维度的大小,以保持原始数据的总数不变。
def forward(self, x): x = torch.relu(self.conv1(x)) self.conv1_l1norm.data = torch.sum(torch.abs(self.conv1.weight.data), dim=(1, 2, 3)) x = torch.relu(self.conv2(x)) self.conv2_l1norm.data = torch.sum(torch.abs(self.conv2.weight.data), dim=(1, 2, 3)) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc(x) return x
这段代码是一个神经网络模型的前向传播。假设这个模型有两个卷层(`conv1`和`conv2`一个全连接层(`fc`)。以下是代码的解释:
1. `x = torch.relu(self.conv1(x))`将输入数据 `x`通过第一个卷积层 `conv1`,然后应用 ReLU 激活函数。ReLU 函数将负数置为零,保留正数。
2. `self.conv1_l1norm.data = torch.sum(torch.abs(self.conv1.weight.data), dim=(1, 2, 3))`:计算第一个卷积层权重 `conv1.weight` 的 L1 范数,并将结果保存在 `conv1_l1norm` 变量中。L1 范数是指向量中所有元素绝对值的和。
3. `x = torch.relu(self.conv2(x))`:将第一步的输出 `x` 通过第二个卷积层 `conv2`,然后应用 ReLU 激活函数。
4. `self.conv2_l1norm.data = torch.sum(torch.abs(self.conv2.weight.data), dim=(1, 2, 3))`:计算第二个卷积层权重 `conv2.weight` 的 L1 范数,并将结果保存在 `conv2_l1norm` 变量中。
5. `x = x.view(x.size(0), -1)`:将最后一个卷积层的输出展平为一维向量,以适应全连接层的输入要求。
6. `x = self.fc(x)`:将展平后的向量 `x` 输入到全连接层 `fc` 中,进行最后的线性变换。
7. 返回最终输出 `x`。
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