pytorch求数据平均值保持维度

要求求平均值并保持维度，可以使用`torch.mean`函数，并且指定`dim参数为要保持的维度。下面是一个示例代码：

import torch

# 创建一个3维张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 求平均值并保持维度
mean = torch.mean(x, dim=0)

print(mean)

输出结果为：

tensor([4., 5., 6.])

在上面的示例中，我们创建了一个3维张量`x`，然后使用`torch.mean`函数求取了每一列的平均值，并且通过指定`dim=0`参数来保持维度。最后将结果打印出来。

相关问题

pytorch获取tensor平均值

在PyTorch中，如果你想获取一个Tensor的平均值，你可以使用`.mean()`函数。如果你想要全局平均值（在整个Tensor上计算），可以这样做：

import torch

# 假设 tensor 是一个 PyTorch 的 Tensor
example_tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
average_value = example_tensor.mean()

# 或者，如果你想要沿着特定维度求平均，可以指定 dim 参数，如按行或按列求均值
row_average = example_tensor.mean(dim=0)
column_average = example_tensor.mean(dim=1)

print("全局平均值:", average_value)
print("按行平均值:", row_average)
print("按列平均值:", column_average)

上述代码首先导入了`torch`模块，然后创建了一个二维Tensor。`mean()`函数默认对所有元素求平均，而`dim`参数允许你选择沿着哪个轴（dimension）计算平均值。

基于pytorch，去两列的平均值

可以使用PyTorch中的mean函数来计算两列的平均值，代码如下：

import torch

# 假设有一个张量tensor，形状为[batch_size, 2]
tensor = torch.randn(4, 2)

# 计算两列的平均值，dim=0表示对第一个维度求平均值，即对每一列求平均
mean = tensor.mean(dim=0)

print(mean)

输出结果为：

tensor([-0.0109,  0.1037])

其中，第一个元素为第一列的平均值，第二个元素为第二列的平均值。