Python PyTorch-获取3D张量中2D张量和的列表

我有一个由2D张量组成的3D张量，e。g、 :

t = torch.tensor([[[0, 0, 1],
                   [0, 1, 0],
                   [1, 0, 0]],

                  [[0, 0, 1],
                   [0, 1, 0],
                   [1, 0, 0]],

                  [[0, 0, 1],
                   [0, 1, 0],
                   [1, 0, 0]]
                  ])

[[0, 0, 3],
[0, 3, 0],
[3, 0, 0]]

我需要一个二维张量和的列表或张量，e。g、 ：

sums=[3,3,3]

。到目前为止，我已经：

sizes = [torch.sum(t[i]) for i in range(t.shape[0])]

我认为这只能用PyTorch来实现，但我已经尝试使用

torch.sum（）

和所有可能的维度，并且我总是在这些2D张量的各个字段上求和，例如。g、 :

t = torch.tensor([[[0, 0, 1],
                   [0, 1, 0],
                   [1, 0, 0]],

                  [[0, 0, 1],
                   [0, 1, 0],
                   [1, 0, 0]],

                  [[0, 0, 1],
                   [0, 1, 0],
                   [1, 0, 0]]
                  ])

[[0, 0, 3],
[0, 3, 0],
[3, 0, 0]]

---

如何在PyTorch中实现这一点？

如果正确理解您的问题，这应该可以完成以下工作：

t.sum(0).sum(1).tolist()

输出：

---

[3,3,3]

通过将DIM作为元组传递，可以立即执行此操作

t.sum(dim=(0,1))
tensor([3, 3, 3])

或为列表

t.sum(dim=(0,1)).tolist()
[3, 3, 3]