numpy或pytorch中很多函数可指定参数dim或axis。例如sum函数，dim=0或dim=1是对矩阵列/行进行求和，时间久了，就搞混了，
如果是高维array/tensor，这两个参数简直就是噩梦，给人的感觉就是一个字：乱
那到底如何方便合理的记住这两个参数的使用规则呢？
这篇文章总结出了非常惊艳的规则，即，
只有dim指定的维度是可变的，其他都是固定不变的。
函数对 dim指定的维度变化时，所遍历的所有元素 进行操作
例如：
M = [[1,2,3],[4,5,6]]
np.sum(M,0)，即变化0维下标，遍历元素，并将所有元素求和
M是二维矩阵，下标为i(行)j(列)，dim=0表示i变化，j保持不变，此时遍历的是第j列所有元素，即对列进行求和
蹬蹬噔噔蹬~~~666
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