keras的axis的解讀

我們在寫keras的**的時候會遇見下面的類似場景：

atten_mul=merge([image_embedding,attention_probs],mode='dot',dot_axes=(1,1))

(19,19,5,80)

axis = 0 - 19 elements

axis = 1 - 19 elements

axis = 2 - 5 elements

axis = 3 - 80 elements

其實就是從左到右的順序，而python numpy裡面的axis:

通過不同的axis，numpy會沿著不同的方向進行操作：如果不設定，那麼對所有的元素操作；如果axis=0，則沿著縱軸進行操作；axis=1，則沿著橫軸進行操作。但這只是簡單的二位陣列，如果是多維的呢？可以總結為一句話：設axis=i，則numpy沿著第i個下標變化的放下進行操作。

>>> import numpy as np

>>> data=np.array([
... [1,2,1],
... [1,4,5],
... [2,3,4],
... [5,2,4]])
>>> np.sum(data,axis=0)
array([ 9, 11, 14])
>>> np.sum(data,axis=1)
array([ 4, 10,  9, 11])

>>> data = np.random.randint(0, 5, [4,3,2])

>>> data.shape
(4, 3, 2)
>>> data
array([[[4, 3],
[3, 2],
[2, 3]],
[[1, 3],
[2, 2],
[1, 0]],
[[4, 4],
[4, 4],
[2, 2]],
[[4, 2],
[4, 4],
[1, 1]]])
>>> data.sum(axis=0)
array([[13, 12],
[13, 12],
[ 6,  6]])
>>> data.sum(axis=1)
array([[ 9,  8],
[ 4,  5],
[10, 10],
[ 9,  7]])
>>> data.sum(axis=2)
array([[7, 5, 5],
[4, 4, 1],
[8, 8, 4],
[6, 8, 2]])

[1].numpy模組之axis.

[2].what is the meaning of axis=-1 in keras.argmax?.

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