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tensorflow - Pytorch 中的 dim 和 Tensorflow 中的 axis 有什么区别?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 09:40:56 28 4
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我有两行,我想了解它们是否会产生相同的输出?
在 tensorflow 中:tf.norm(my_tensor, ord=2, axis=1)在pytorch中:torch.norm(my_tensor, p=2, dim=1)假设 my_tensor 的形状是 [100,2]
以上两行会给出相同的结果吗?或 是不同于dim的axis属性 ?

最佳答案

是的,它们是一样的!

import tensorflow as tf
tensor = [[1., 2.], [4., 5.], [3., 6.], [7., 8.], [5., 2.]]
tensor = tf.convert_to_tensor(tensor, dtype=tf.float32)
t_norm = tf.norm(tensor, ord=2, axis=1)
print(t_norm)

输出
tf.Tensor([ 2.236068   6.4031243  6.708204  10.630146   5.3851647], shape=(5,), dtype=float32)
import torch
tensor = [[1., 2.], [4., 5.], [3., 6.], [7., 8.], [5., 2.]]
tensor = torch.tensor(tensor, dtype=torch.float32)
t_norm = torch.norm(tensor, p=2, dim=1)
print(t_norm)

输出
tensor([ 2.2361,  6.4031,  6.7082, 10.6301,  5.3852])

关于tensorflow - Pytorch 中的 dim 和 Tensorflow 中的 axis 有什么区别?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62333053/

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