如何减少 PyTorch 中张量的最后一个维度？
How can I reduce a tensor's last dimension in PyTorch?
我有形状为 (1, 3, 256, 256, 3) 的张量。我需要减少其中一个维度以获得形状 (1, 3, 256, 256)。我该怎么做？
谢谢！
如果您打算对最后一个维度应用均值，那么您可以这样做：
In [18]: t = torch.randn((1, 3, 256, 256, 3))
In [19]: t.shape
Out[19]: torch.Size([1, 3, 256, 256, 3])
# apply mean over the last dimension
In [23]: t_reduced = torch.mean(t, -1)
In [24]: t_reduced.shape
Out[24]: torch.Size([1, 3, 256, 256])
# equivalently
In [32]: torch.mean(t, t.ndimension()-1).shape
Out[32]: torch.Size([1, 3, 256, 256])
我有形状为 (1, 3, 256, 256, 3) 的张量。我需要减少其中一个维度以获得形状 (1, 3, 256, 256)。我该怎么做？
谢谢！
如果您打算对最后一个维度应用均值，那么您可以这样做：
In [18]: t = torch.randn((1, 3, 256, 256, 3))
In [19]: t.shape
Out[19]: torch.Size([1, 3, 256, 256, 3])
# apply mean over the last dimension
In [23]: t_reduced = torch.mean(t, -1)
In [24]: t_reduced.shape
Out[24]: torch.Size([1, 3, 256, 256])
# equivalently
In [32]: torch.mean(t, t.ndimension()-1).shape
Out[32]: torch.Size([1, 3, 256, 256])