記憶要點：
dim = 0 說明是處理行
dim = 1 說明是處理列
keepdim = true 保留處理的行/列的特徵
keepdim = false 不保留處理的行/列的特徵
網上流傳的版本有很多，但是我們根據結果來說話。我的理解是哪個維度發生了變化就是處理的是哪個維度。
if __name__ == "__main__":
#模型引數初始化
num_input = 784
num_output = 10
w = torch.tensor(np.random.normal(0,0.1,(num_input,num_output)),dtype=torch.float32)
b = torch.tensor(num_output,dtype=torch.float32)
w.requires_grad_(requires_grad = true)
b.requires_grad_(requires_grad = true)
#多維tensor按維度操作
x = torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])
print(x.sum(dim = 0,keepdim = true)) # dim為0，將同一列中所有行相加，並在結果中保留行特徵 1,3
print(x.sum(dim = 1,keepdim = true)) # dim為1,同一行中所有列相加，並在結果中保留列特徵 2,1
print(x.sum(dim = 0,keepdim = false))# dim為0，將同一列中所有行相加，並在結果中不保留行特徵 3
print(x.sum(dim = 1,keepdim = false)) # dim為1,同一行中所有列相加，並在結果中不保留行特徵 2
#tensor([[5, 7, 9]])
tensor([[ 6],
[15]])
tensor([5, 7, 9])
tensor([ 6, 15])
#
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