PyTorch中mean(dim=1)的深度解析

mean(dim=1) 是什么意思

在天然语言处置处罚中，文本经太过词器处置处罚后会转换为token序列，每个token对应一个向量表现。mean(dim=1) 的作用是在序列维度上对这些向量取均匀，将整个序列压缩为单个向量。下面我用具体例子表明：
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）。通过模子的嵌入层后，每个token会被映射为一个向量（例如768维），形成一个张量：

1. # 输入文本: "请你分析"
2. # 分词后的token ID序列: [101, 203, 305, 402]
3. # 嵌入后的张量形状: [batch_size, sequence_length, embedding_dim]

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