torch.std_mean
时间: 2023-08-05 13:07:46 浏览: 60
`torch.std_mean` 是 PyTorch 中的一个函数,用于计算张量的标准差和平均值。该函数返回两个值,第一个值为张量的标准差,第二个值为张量的平均值。下面是函数的具体用法:
```python
std, mean = torch.std_mean(input_tensor)
```
其中,`input_tensor` 是需要计算标准差和平均值的张量。该函数还支持指定维度上的计算,具体用法如下:
```python
std, mean = torch.std_mean(input_tensor, dim)
```
其中,`dim` 是需要计算标准差和平均值的维度。如果不指定 `dim`,则默认计算整个张量的标准差和平均值。
相关问题
解释data = torch.from_numpy((data - data.mean(axis=0)) / data.std(axis=0))
这行代码使用了PyTorch库中的`from_numpy`函数,将一个NumPy数组转换为PyTorch张量。
具体解释如下:
- `data` 是一个NumPy数组。
- `data.mean(axis=0)` 计算了`data`数组沿着轴0(垂直方向)的均值,得到一个一维数组。
- `data.std(axis=0)` 计算了`data`数组沿着轴0的标准差,得到一个一维数组。
- `(data - data.mean(axis=0)) / data.std(axis=0)` 对`data`数组进行减去均值然后除以标准差的操作,得到一个新的NumPy数组。
- `torch.from_numpy()` 将这个新的NumPy数组转换为PyTorch张量,并将其赋值给变量`data`。
因此,这行代码的目的是对`data`数组进行标准化处理,即将每个元素减去均值然后除以标准差,并将处理后的结果转换为PyTorch张量。
class Normalization(object): # """将字典sample中的ndarrays转换为Tensors字典.""" def __call__(self, sample): Ref, Def, Dispx, Dispy = sample['Ref'], sample['Def'], sample['Dispx'], sample['Dispy'] self.mean = 0.0 self.std = 255.0 self.mean1 = -1.0 self.std1 = 2.0 # 将numpy转换为tensor赋值 return {'Ref': torch.from_numpy((Ref - self.mean) / self.std).float(), 'Def': torch.from_numpy((Def - self.mean) / self.std).float(), 'Dispx': torch.from_numpy((Dispx - self.mean1) / self.std1).float(), 'Dispy': torch.from_numpy((Dispy - self.mean1) / self.std1).float()}
这段代码是一个名为Normalization的类,用于将字典中的ndarrays转换为Tensors字典。在调用该类时,会传入一个样本(sample)字典作为参数。该样本字典包含了'Ref'、'Def'、'Dispx'和'Dispy'这四个键,对应的值是ndarray类型。
在这个类的实现中,首先从样本字典中获取'Ref'、'Def'、'Dispx'和'Dispy'这四个ndarrays,并将其赋值给对应的变量Ref、Def、Dispx和Dispy。
接下来,定义了一些用于标准化处理的参数。mean和std分别表示Ref和Def的平均值和标准差,mean1和std1分别表示Dispx和Dispy的平均值和标准差。
最后,通过torch.from_numpy将ndarrays转换为Tensors,并应用标准化公式进行处理,将处理后的结果存储在一个新的字典中,并返回该字典作为结果。
注意:代码中未给出Normalization类的完整定义,因此无法确定是否还有其他方法或属性。