PyTorch中mean(dim=1)的深度解析
mean(dim=1)
是什么意思
在自然语言处理中,文本经过分词器处理后会转换为token序列,每个token对应一个向量表示。mean(dim=1)
的作用是在序列维度上对这些向量取平均,将整个序列压缩为单个向量。下面我用具体例子解释:
1. 张量的维度结构
假设我们有一个输入文本:"请你分析"
,分词后转换为token ID序列 [101, 203, 305, 402]
(这里是简化示例)。通过模型的嵌入层后,每个token会被映射为一个向量(例如768维),形成一个张量:
# 输入文本: "请你分析"
# 分词后的token ID序列: [101, 203, 305, 402]
# 嵌入后的张量形状: [batch_size, sequence_length, embedding_dim]
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