## PyTorch索引keep dim的实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在PyTorch中实现"索引keep dim"操作。在开始之前，让我们先了解一下整个过程的流程。下面是一个简单的流程图：
```mermaid
flowchart TD
Start(开始)
Step1(Step 1: 创建一个张量)
Step2(Step 2: 使用索引keep
原创
2024-01-19 09:28:21
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numpy.sumnumpy.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=Parameters:a : array_like Elements to sum.axis : None or int or tuple ofng which a sum is performed. Th
原创
2023-06-07 00:15:19
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同样的一段代码，在两个python文件里面执行的结果不一样，一个是按照列单位进行sum一个是所有元素进行sum； 搞了半天，最后想到了，是不是可能sum语义不同，python原生和numpy的两个？一查，果然sum分两种； 在第一个类文件里面（第二个类文件有一句: from numpy import
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2019-03-10 20:54:00
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NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以
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2022-06-02 06:54:08
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转载链接：https://www.zhihu.com/question/51325408/answer/125426642来源：知乎 这个问题无外乎有三个难点： 什么是sum 什么是reduce 什么是维度(indices, 现在均改为了axis和numpy等包一致) sum很简单，就是求和，那么问
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2021-05-20 23:40:43
353阅读
numpy求和import numpy as npa = np.array([[1, 2, 1], [3, 4, 5]])# axisum(a))
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2022-11-16 19:34:08
2009阅读
# 学习如何在 Python 中使用 NumPy 库进行求和
NumPy 是 Python 中用于科学计算的核心库之一，它具有强大的数组操作功能。在数据分析和科学计算中，求和是最基本的操作之一。本文将指导你如何使用 NumPy 的 `sum` 函数进行数组求和。
## 流程图
首先，我们将整个流程总结如下：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[安
原创
2024-10-24 06:36:31
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print(y_hat.argmax(dim=1)) print(y_hat.argmax(dim=1) ==lable) print((y_hat.argmax(dim=1) ==lable).sum()) print((y_hat.argmax(dim=1) ==lable).sum().cpu ...
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2021-10-09 17:29:00
445阅读
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目录Python内置的sum函数笔者的理解拓展：NumPy中sum函数求相似度时看到的，碰到一个疑问的地方，先写下来。《机器学习基础：相似度和距离度量究竟是什么》Python内置的sum函数作用：对可迭代对象进行求和计算。sum(iterable[, start])iterable -- 可迭代对象，如：列表、元组、集合。start -- 指定相加的参数，如果没有设置这个值，默认为0。返回计算结果
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2023-06-23 12:13:35
189阅读
这里来记录一下numpy.sum()函数参数axis的问
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2022-07-13 18:20:15
153阅读
argpartition->find top k
loc
np.sum
randint ...
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2021-05-25 00:59:00
416阅读
相信看这篇文章的人都应该知道android中的Dialog了吧，如果对于Dialog还不是很了解可以看我之前的一篇详解文章：Dialog详解：随着Fragment这个类的引入，Google官方推荐大家使用DialogFragment来代替传统的Dialog，那么是不是说我们之前学习的Dialog知识都没有用处了呢？非也，新的fragment是来方便大家更好的管理和重用Dialog，之前的知识其实都
# Hive 中的维度（DIM）介绍
在数据仓库和大数据分析的领域，维度表（Dimension Table）是一个重要的概念。在 Hive 中，维度表一般用于描述业务中的实体信息，比如客户、产品、时间等。这些表通常不会频繁更改，其数据用于补充和丰富事实表（Fact Table）的数据，从而提供详细的分析和报告。
## 什么是维度表？
维度表是星型模型或雪花模型中的核心组成部分。它们通常包含多
原创
2024-09-24 06:16:44
103阅读
## 删除 PyTorch 中的维度: 一个入门指导
在使用 PyTorch 进行深度学习时，数据的维度管理至关重要。通常，处理高维数据（如图像、文本等）时，可能会需要删除某些维度以简化数据结构。在本文中，我们将探讨如何在 PyTorch 中删除维度，并展示具体的代码示例。
### 什么是维度？
在机器学习中，维度指的是数据的特征空间。以 2D 图像为例，图像的维度可能是 `(宽度，高度)`
原创
2024-09-27 07:41:57
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2.5 多维数组和矩阵2.5.1 生成数组或矩阵数组有一个特征属性叫做维数向量(dim属性)，维数向量是一个元素取正整数的向量，其长度是数组的维数，比如维数向量有两个元素时数组为2维数组（矩阵）。维数向量的每一个元素指定了该下标的上界，下标的下界总为11.将向量定义成数组向量只有定义了维数向量（dim属性）后才能被看作是数组> z<-1:12
> dim(z)<-c(3,4
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2024-05-14 17:35:02
559阅读
我们使用（keepdims = True）来确保 A.shape 是（4,1）而不是（4，），它使我们的代码更加严格。容易减少深度学习中代码bug
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2019-01-18 20:22:00
360阅读
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1. power(x1, x2) 对x1中的每个元素求x2次方。不会改变x1上午shape。2. sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False) 对a求和，如果axis=None，将矩阵中的每一个数加起来，如果axis=0，矩阵按列相加，如果axis大于0,矩
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2023-03-20 09:36:33
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文章目录一、Tensor类型二、tensor的逐元素操作三、Tensor的归并操作四、比较函数五、线性代数 一、Tensor类型tensor有不同的数据类型，每种类型分别对应有CPU版本GPU(除了halfensor，它只有GPU版本)，默认的tensor是FloatTensor，可通过torch.set_default_tensor_type修改默认tensor类型（如果默认是GPU版本，所有
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2023-11-19 10:45:10
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'缺省属性值:Const m_def_TimeFormat = "hh-mm-ss"'属性变量:'Dim m_TimeFormat As StringDim MyPropBag As PropertyBag'注意！不要
原创
2023-06-16 11:25:30
67阅读
# 实现"pytorch softmax dim"的步骤
## 1. 确定要进行softmax的维度
首先，我们需要确定在哪个维度上进行softmax操作，通常是在tensor的某一个维度上进行softmax计算。比如在一个(batch_size, num_classes)的tensor上，我们通常会在num_classes这个维度上进行softmax操作。
## 2. 使用PyTorch进行
原创
2024-07-11 06:00:02
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