浅谈pytorch中torch.max和F.softmax函数的维度解释
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2020-12-17
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浅谈浅谈pytorch中中torch.max和和F.softmax函数的维度解释函数的维度解释
在利用torch.max函数和F.Ssoftmax函数时，对应该设置什么维度，总是有点懵，遂总结一下：
首先看看二维tensor的函数的例子：
import torch
import torch.nn.functional as F
input = torch.randn(3,4)
print(input)
tensor([[-0.5526, -0.0194, 2.1469, -0.2567],
[-0.3337, -0.9229, 0.0376, -0.0801],
[ 1.4721, 0.1181, -2.6214, 1.7721]])
b = F.softmax(input,dim=0) # 按列SoftMax,列和为1
print(b)
tensor([[0.1018, 0.3918, 0.8851, 0.1021],
[0.1268, 0.1587, 0.1074, 0.1218],
[0.7714, 0.4495, 0.0075, 0.7762]])
c = F.softmax(input,dim=1) # 按行SoftMax,行和为1
print(c)
tensor([[0.0529, 0.0901, 0.7860, 0.0710],
[0.2329, 0.1292, 0.3377, 0.3002],
[0.3810, 0.0984, 0.0064, 0.5143]])
d = torch.max(input,dim=0) # 按列取max,
print(d)
torch.return_types.max(
values=tensor([1.4721, 0.1181, 2.1469, 1.7721]),
indices=tensor([2, 2, 0, 2]))
e = torch.max(input,dim=1) # 按行取max，
print(e)
torch.return_types.max(
values=tensor([2.1469, 0.0376, 1.7721]),
indices=tensor([2, 2, 3]))
下面看看三维tensor解释例子：
函数softmax输出的是所给矩阵的概率分布；
b输出的是在dim=0维上的概率分布，b[0][5][6]+b[1][5][6]+b[2][5][6]=1
a=torch.rand(3,16,20)
b=F.softmax(a,dim=0)
c=F.softmax(a,dim=1)
d=F.softmax(a,dim=2)
In [1]: import torch as t
In [2]: import torch.nn.functional as F
In [4]: a=t.Tensor(3,4,5)
In [5]: b=F.softmax(a,dim=0)
In [6]: c=F.softmax(a,dim=1)
In [7]: d=F.softmax(a,dim=2)
In [8]: a
Out[8]:
tensor([[[-0.1581, 0.0000, 0.0000, 0.0000, -0.0344],
[ 0.0000, -0.0344, 0.0000, -0.0344, 0.0000],
[-0.0344, 0.0000, -0.0344, 0.0000, -0.0344],
[ 0.0000, -0.0344, 0.0000, -0.0344, 0.0000]],
[[-0.0344, 0.0000, -0.0344, 0.0000, -0.0344],
[ 0.0000, -0.0344, 0.0000, -0.0344, 0.0000],
[-0.0344, 0.0000, -0.0344, 0.0000, -0.0344],
[ 0.0000, -0.0344, 0.0000, -0.0344, 0.0000]],
weixin_38667403
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