torch.mean的用法
时间: 2023-12-02 20:48:45 浏览: 36
torch.mean函数是用来计算张量的平均值的。它可以应用于多种情况,具体取决于输入张量的维度和参数的设置。
在第一个引用中的示例中,对于一维张量x1、二维张量x2和二维张量x3,torch.mean函数会计算它们的平均值,并返回一个标量。例如,对于x1,torch.mean(x1)会返回2.5。
在第二个引用中的示例中,对于二维张量x,torch.mean函数可以指定计算平均值的维度。通过设置dim参数,可以选择是沿着行还是沿着列计算平均值。例如,对于x,torch.mean(x, dim=0)会返回沿列方向计算的平均值,而torch.mean(x, dim=1)会返回沿行方向计算的平均值。
在第三个引用中的示例中,torch.mean函数还可以通过设置keepdim参数来保持输出张量的维度。当keepdim=True时,输出张量将保持与输入张量相同的维度。例如,对于二维张量x,torch.mean(x, dim=0, keepdim=True)会返回一个形状为(1, 3)的张量。
总结而言,torch.mean函数用于计算张量的平均值,可以根据输入张量的维度和参数的设置进行不同的计算。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Pytorch torch.mean()的简单用法](https://blog.csdn.net/qq_40714949/article/details/115485140)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [PyTorch基础(九)----- torch.mean()方法](https://blog.csdn.net/dongjinkun/article/details/115393961)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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