torch mean

`torch.mean` 是 PyTorch 中的一个函数，用于计算给定张量在指定维度上的平均值。它的语法如下：

torch.mean(input, dim=None, keepdim=False, out=None)

参数说明：
- `input`：输入张量。
- `dim`：要沿着哪个维度计算平均值。如果不指定，则计算整个张量的平均值。
- `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。

示例使用：

import torch

x = torch.tensor([[1, 2, 3],
                  [4, 5, 6]])

# 计算整个张量的平均值
mean_all = torch.mean(x)
print(mean_all)  # 输出: tensor(3.5000)

# 沿着第 0 维计算平均值
mean_dim0 = torch.mean(x, dim=0)
print(mean_dim0)  # 输出: tensor([2.5000, 3.5000, 4.5000])

# 沿着第 1 维计算平均值，并保持维度
mean_dim1_keepdim = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)
print(mean_dim1_keepdim)  # 输出: tensor([[2.],
                          #         [5.]])

以上是使用 `torch.mean` 函数计算平均值的示例。希望能对你有所帮助！如果有更多问题，请随时提问。