torch.mean()具体是怎么操作的，用多维数组举例。

torch.mean()函数是用来计算张量中所有元素的平均值的。它的操作方式是将张量中所有元素相加，然后除以元素的总数。下面是一个三维张量的例子：

import torch

x = torch.tensor([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
mean = torch.mean(x)
print(mean)

这个例子中，我们创建了一个3维张量x，它包含两个2x2的矩阵。我们使用torch.mean()函数计算了x中所有元素的平均值，并将结果打印出来。输出结果为：

tensor(4.5000)

这是因为x中所有元素的平均值为4.5。

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loss 设置 torch.mean 跟 torch.sum的区别

torch.mean 是求张量的平均值，而 torch.sum 是求张量的总和。具体来说， torch.mean 返回张量所有元素的平均值，而 torch.sum 返回张量所有元素的总和。例如，对于一个形状为 (3, 4) 的张量，torch.mean 返回一个标量，而 torch.sum 返回一个形状为 (1,) 的张量。在一些情况下，两者可能会得到相同的结果，比如一个张量所有元素相等时。但在大多数情况下，它们会有不同的结果，具体取决于张量的形状和数值。

torch.mean dim

torch.mean(dim)是PyTorch中的一个函数，用于计算张量在指定维度上的平均值。具体来说，会对指定维度上的元素进行求平均操作，并返回一个新的张量。

例如，如果有一个形状为(3, 4)的张量tensor，我们可以使用torch.mean(dim=0)来计算每列的平均值，结果将是一个形状为(4,)的张量，其中每个元素是对应列的平均值。