torch 的 dim 和 numpy 的axis 表示方向不同
1. torch中以index_select为例子
torch.index_select(input, dim, index, out=None) - 功能：在维度dim上，按index索引数据 - 返回值：依index索引数据拼接的张量 - index：要索引的张量 - dim：要索引的维度 - index：要索引数据的序号
x = torch.randn(3, 4)
print(x)
indices = torch.tensor([0, 2])
torch.index_select(x, 1, indices)
#把1改为0
y = torch.randn(3, 4)
print(y)
indices = torch.tensor([0, 2])
torch.index_select(y, 0, indices)输出如下，可以看出，dim=1时按照列索引；dim=0时，按照行索引
tensor([[ 1.9626, 0.1007, -1.2005, 1.2650],
[ 0.3603, 0.6343, -0.6197, 0.5740],
[-0.0798, 0.9674, -0.7761, 0.5552]])
tensor([[ 1.9626, -1.2005],
[ 0.3603, -0.6197],
[-0.0798, -0.7761]])
tensor([[ 0.2274, -2.1934, -0.3129, 0.3869],
[ 0.3831, -0.7156, -1.0765, -2.1098],
[-0.8007, -0.0095, 0.8703, -0.8797]])
tensor([[ 0.2274, -2.1934, -0.3129, 0.3869],
[-0.8007, -0.0095, 0.8703, -0.8797]])2.numpy 中 以mean为例
x = numpy.random.randint(1,10,(3,4))
print(x)
print(x.mean(0))
y = numpy.random.randint(1,10,(3,4))
print(y)
print(y.mean(1))输出如下，axis = 0时，按照竖直方向从上往下计算均值，输出4个数；axis=1时，按照水平方向从左往右计算均值，输出三个数。
[[6 8 4 9]
[7 5 9 3]
[1 7 6 1]]
[4.66666667 6.66666667 6.33333333 4.33333333]
[[3 3 6 5]
[4 3 1 5]
[7 2 2 5]]
[4.25 3.25 4. ]本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。
原始发表：2021/07/22 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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