torch.mean keepdim

时间: 2023-11-03 10:57:41 浏览: 45
torch.mean函数中的keepdim参数是一个布尔值,用于指示是否保持输出的维度与输入的维度相同。如果keepdim设置为True,则输出的形状将与输入的形状相同,除了被减少的维度将被保留为大小为1的维度。如果keepdim设置为False(默认值),则输出将具有减少的维度。 例如,当应用torch.mean函数到一个二维张量时,设置keepdim为True将导致输出也是一个二维张量,其中被减少的维度的大小为1。而设置keepdim为False将导致输出是一个一维张量。 以下是一个例子: ```python import torch x = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) y = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) print(x) print(y) ``` 输出: ``` tensor([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]) tensor([[2.], [5.]]) ``` 在这个例子中,输入张量x的形状是(2, 3)。torch.mean函数应用于dim=1时,计算每一行的平均值,并保持维度为(2, 1)。
相关问题

(torch.mean

torch.mean是PyTorch中的一个函数,用于计算张量的平均值。它可以接受不同的参数,包括输入张量(input)、维度(dim)、保持维度标志(keepdim)和输出张量(out)。 在示例中,我们可以看到使用torch.mean计算了输入张量x的平均值。例如,x_mean0是将dim=0的维度压缩后计算得到的平均值,结果是一个形状为(1, 3)的张量;x_mean1是将dim=1的维度压缩后计算得到的平均值,结果是一个形状为(4, 1)的张量。 torch.mean()与torch.mean().mean()的区别在于返回的类型不同。torch.mean()返回一个标量,而torch.mean(dim=0).mean(dim=1)返回一个形状为(1, 1)的张量,尽管数值相同。 另外一种用法是直接计算所有元素的均值。例如,给定一个大小为(2, 2)的张量a,调用torch.mean(a)将计算出所有元素的均值,结果为一个标量b。 综上所述,torch.mean函数可以用来计算张量的平均值,并可以通过指定维度来控制计算的方式。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [torch.mean](https://blog.csdn.net/weixin_41978699/article/details/126862230)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [torch.max()、torch.mean()用法](https://blog.csdn.net/qq_42251157/article/details/124596365)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

torch.mean如何使用

torch.mean函数用于计算张量的平均值,其语法如下: ``` torch.mean(input, dim=None, keepdim=False, out=None) ``` 参数说明: - input:输入的张量 - dim:指定计算平均值的维度。如果不指定,则计算所有元素的平均值。 - keepdim:是否保持输出张量的维度和输入张量一致。默认为False。 - out:输出张量,可选参数。 示例代码: ``` import torch # 创建一个2x3的张量 x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=torch.float32) # 计算所有元素的平均值 mean = torch.mean(x) print(mean) # 沿着行方向计算平均值 mean_row = torch.mean(x, dim=1) print(mean_row) # 沿着列方向计算平均值 mean_col = torch.mean(x, dim=0) print(mean_col) ``` 输出结果为: ``` tensor(3.5000) tensor([2., 5.]) tensor([2.5000, 3.5000, 4.5000]) ```

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