python中numpy的axis和torch的dim

举一个例子：

import torch
A = torch.rand((3,4))
print(A)
#tensor([[0.3602, 0.2583, 0.1758, 0.3575],
#        [0.9582, 0.2092, 0.6829, 0.8663],
#        [0.3922, 0.1360, 0.3733, 0.3477]])
z = A.sum(dim=1, keepdim=True)
print(z)
#tensor([[1.1518],
#        [2.7166],
#        [1.2492]])
y = A.sum(dim=1)
print(y)
#tensor([1.1518, 2.7166, 1.2492])

我们看keepdim=True的情形（此时最清楚，没有做置换强行改变行列下标），dim=1就相当于sum是在dim=1上做，于是dim=1的下标就没有了，只剩下dim=0的下标。即，z的元素下标为 [0,0],[1,0],[2,0]，dim=1的下标全部为0。

从这个角度看，不用画图，只考虑运算。另外，也可以认为sum(dim=1)，就是$\sum _{dim=1}$