pytorch 加权平均
时间: 2023-09-13 20:13:48 浏览: 128
PyTorch 中的加权平均可以通过 `torch.nn.functional.avg_pool2d()` 函数实现。具体步骤如下:
1. 将需要求平均的 tensor 转成 Variable 类型,并赋予 requires_grad=False 属性,以便后续计算不会对这个 tensor 造成影响。
2. 对 tensor 按照权重进行加权平均,可以使用 `torch.nn.functional.avg_pool2d()` 函数,其中 stride 和 padding 参数需要设为 tensor 的尺寸,以保证加权平均后的 tensor 尺寸与原 tensor 一致。
3. 将加权平均后的 tensor 转成 numpy 数组并返回。
下面是一个示例代码:
```python
import torch
import numpy as np
# 假设有两个 tensor,分别为 x 和 y
x = torch.randn(1, 3, 32, 32)
y = torch.randn(1, 3, 32, 32)
# 假设需要对两个 tensor 进行加权平均,权重分别为 0.6 和 0.4
w1, w2 = 0.6, 0.4
# 将 x 和 y 转成 Variable 类型,requires_grad 设置为 False
x_var = torch.autograd.Variable(x, requires_grad=False)
y_var = torch.autograd.Variable(y, requires_grad=False)
# 对 x 和 y 进行加权平均,结果保存在 avg 中
avg = torch.nn.functional.avg_pool2d(x_var*w1 + y_var*w2, x.size()[2:])
# 将 avg 转成 numpy 数组并打印
print(avg.data.cpu().numpy())
```
需要注意的是,上述示例中的权重是手动设定的。如果需要在训练过程中自动调整权重,可以将权重设置为可训练的参数,并使用优化器对其进行更新。