3.1995和1.2457的方差是多少

首先需要计算这两个数的平均数：

(3.1995 + 1.2457) / 2 = 2.2226

然后，计算每个数与平均数的差值，并将差值平方：

(3.1995 - 2.2226)^2 = 0.9565
(1.2457 - 2.2226)^2 = 0.9727

最后，将差值平方的和除以样本数（这里是2）即可得到方差：

(0.9565 + 0.9727) / 2 = 0.9646

因此，3.1995和1.2457的方差是0.9646。注意，这个结果是以数据单位的平方为度量单位的。

相关问题

4.2016和1.0714的方差

首先需要计算这两个数的平均数：

(4.2016 + 1.0714) / 2 = 2.6365

然后，计算每个数与平均数的差值，并将差值平方：

(4.2016 - 2.6365)^2 = 2.4531
(1.0714 - 2.6365)^2 = 2.4393

最后，将差值平方的和除以样本数（这里是2）即可得到方差：

(2.4531 + 2.4393) / 2 = 2.4462

因此，4.2016和1.0714的方差是2.4462。注意，这个结果是以数据单位的平方为度量单位的。

nn.init.xavier_uniform_的方差和均值默认是多少

nn.init.xavier_uniform_的方差和均值默认是根据特定的权重张量的尺寸进行计算的。具体来说，xavier_uniform_方法使用以下公式计算权重张量的值：

limit = sqrt(6 / (fan_in + fan_out))

其中，fan_in是输入张量的形状的第二个维度的大小，即输入特征的数量；fan_out是输出张量的形状的第二个维度的大小，即输出特征的数量。

默认情况下，nn.init.xavier_uniform_方法会根据权重张量的形状计算出限制值，并使用均匀分布在[-limit, limit]之间生成权重张量的值。

值得注意的是，如果权重张量是一个具有形状[output_size, input_size]的二维张量，则fan_in等于input_size，fan_out等于output_size。

因此，nn.init.xavier_uniform_方法会根据权重张量的形状自动计算方差和均值，并生成符合均匀分布[-limit, limit]的权重张量。