具体解释一下取所有非批量尺寸的平均值

好的，非批量尺寸指的是输入数据的每个维度的大小不同，例如输入数据的张量形状为(3,64,64)，其中3表示通道数，64表示高度和宽度，这里每一维的大小都是相同的，因此这是一个批量尺寸。如果输入数据的张量形状为(1,3,64,48)，其中每一维的大小都不同，那么这就是一个非批量尺寸。将所有非批量尺寸的维度上的数据取平均值，即将每个维度的所有元素相加后除以该维度的大小，得出该维度的平均值，最终得到所有非批量尺寸的平均值。

相关问题

IDL批量提取反射率平均值

关于IDL批量提取反射率平均值，可以采取如下代码实现：

;定义函数获取反射率平均值
function getAverageReflectance(filename)
  ;读取文件
  data = read_ascii(filename)

  ;获取反射率数据
  ref = data[*,2]

  ;计算反射率平均值
  ave_ref = mean(ref)

  ;返回结果
  return, ave_ref
end

;打开文件夹
path = file__select(path = './', title = '选择文件夹')
file_list = file_search(path + '*.txt')

;循环处理每个文件
nfile = n_elements(file_list)
ave_list = fltarr(nfile)
for i=0, nfile-1 do begin
  filepath = file_list[i]
  ave_ref = getAverageReflectance(filepath)
  ave_list[i] = ave_ref
  print, '文件', filepath, '的反射率平均值为：', ave_ref
end

该代码首先定义了一个函数`getAverageReflectance(filename)`，该函数可以实现读取反射率数据并计算反射率平均值，然后可以读取指定文件夹下的所有文件，循环调用该函数获取每个文件的反射率平均值，并输出文件路径及反射率平均值。最终，反射率平均值列表将存储在数组`ave_list`中。

python批量处理excel表格平均值

可以使用 Python 中的 pandas 库来处理 excel 表格。以下是一个示例代码，可以读取指定目录下的所有 excel 文件，计算每个表格的平均值并输出到新的 excel 文件中：

import pandas as pd
import os

# 设置要处理的 excel 文件目录
excel_dir = 'path/to/excel/dir'

# 遍历目录下的所有 excel 文件
for file in os.listdir(excel_dir):
    if file.endswith('.xlsx'): # 只处理 .xlsx 文件
        file_path = os.path.join(excel_dir, file)
        
        # 读取 excel 文件
        df = pd.read_excel(file_path)
        
        # 计算每列的平均值
        means = df.mean()
        
        # 将平均值输出到新的 excel 文件中
        output_file = os.path.join(excel_dir, f'{file.split(".")[0]}_output.xlsx')
        means.to_excel(output_file)

在上述代码中，我们使用 pandas 的 read_excel 函数读取 excel 文件，然后使用 mean 函数计算每列的平均值，最后使用 to_excel 函数将平均值输出到新的 excel 文件中。注意，输出的文件名需要与原文件名有所区别，否则会被覆盖。