本文主要是介绍【pytorch】keepdim参数解析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
keepdim 是 PyTorch 中的一个参数，常用于各种归约操作（如求和、求均值、求最大值等）。当我们对张量进行归约时，通常会减少该维度的大小，但有时我们希望保持归约后的维度不变，这时就会用到 keepdim=True。
举个例子
假设我们有一个 2x3 的张量 x：
import torchx = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(x)
输出：
tensor([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])
1. 不使用 keepdim：
我们对张量的某个维度进行求均值操作，例如对维度 1（列）求均值：
mean_without_keepdim = x.mean(dim=1)
print(mean_without_keepdim)
输出：
tensor([2., 5.])
在这种情况下，原本的 2x3 的张量被压缩成了 1D 的张量 [2., 5.]，原来的维度 1（列）被“消除”了。
2. 使用 keepdim=True：
mean_with_keepdim = x.mean(dim=1, keepdim=True)
print(mean_with_keepdim)
输出：
tensor([[2.],[5.]])
在这种情况下，虽然我们在维度 1 上进行了均值操作，但 keepdim=True 保持了维度结构，所以结果仍然是 2x1 的张量，而不是被压缩成 1D 的张量。即原来的维度 1 被保留，只是大小从 3 变成了 1。
总结
keepdim=False（默认值）：归约操作后，所归约的维度会被移除，张量的维度会减少。keepdim=True：归约操作后，所归约的维度会被保留，张量的维度不变，但该维度的大小变为 1。
这是在处理张量形状时非常有用的功能，尤其是在需要保持张量形状一致性的场景下（比如在某些层归一化操作或在神经网络中）。
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