在torch.sum()中，dim=-1或-2是什么意思？

在torch.sum()中，dim=-1表示沿着最后一个维度进行求和操作，而dim=-2表示沿着倒数第二个维度进行求和操作。这个函数用于计算张量在指定维度上的元素之和。

举个例子，假设有一个形状为(3, 4, 5)的张量A，如果使用torch.sum(A, dim=-1)，则会沿着最后一个维度(即第三个维度)对张量A进行求和，得到一个形状为(3, 4)的张量B，其中B[i][j]表示A[i][j]中所有元素的和。

同样地，如果使用torch.sum(A, dim=-2)，则会沿着倒数第二个维度(即第二个维度)对张量A进行求和，得到一个形状为(3, 5)的张量C，其中C[i][j]表示A[i][:][j]中所有元素的和。

torch.sum()函数在深度学习中经常用于计算损失函数、评估模型性能等任务中。在实际应用中，可以根据具体需求选择不同的dim参数来进行求和操作。

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