torch.mean torch.stack

torch.mean函数是PyTorch中的一个函数，用于计算张量的均值。它可以用于张量的全局均值计算，也可以沿着指定的维度计算均值。

torch.stack函数是PyTorch中的一个函数，用于将多个张量按照指定维度进行堆叠。它可以用于在给定维度上创建一个新的张量，其中包含输入张量的副本。

根据引用中提供的信息，torch.stack函数可以用于创建多个[x,x,x,x]的tensor变量。通过在torch.stack函数中指定dim参数的不同值，可以在不同的维度上进行堆叠操作。例如，torch.stack([x,x], dim=0)将在第0维度上对x进行堆叠，torch.stack([x,x], dim=1)将在第1维度上对x进行堆叠，以此类推。

同时，torch.stack函数也可以与其他函数一起使用，例如torch.stack.max、torch.stack.mean和torch.stack.sum。这些函数可以对使用torch.stack函数创建的张量进行相应的最大值、平均值和求和操作。

综上所述，torch.mean函数用于计算张量的均值，torch.stack函数用于将多个张量按照指定维度进行堆叠。这两个函数可以在PyTorch中用于处理张量数据的计算和操作。

相关问题

torch.stack(res_list, dim=-1).mean(-1)是什么意思，具体举例说明

torch.stack(res_list, dim=-1).mean(-1)的意思是将res_list中的多个tensor按照最后一个维度进行拼接，然后在最后一个维度上求平均值。具体来说，假设res_list中有3个tensor，维度分别为(2,3)，(2,3)，(2,3)，则执行该操作后的结果为一个维度为(2,3,3)的tensor，其中第三个维度为一个平均值结果。简单的示例代码如下：

import torch

a = torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])
b = torch.tensor([[2,3,4],[5,6,7]])
c = torch.tensor([[3,4,5],[6,7,8]])

res_list = [a, b, c]
res = torch.stack(res_list, dim=-1).mean(-1)
print(res)

输出结果为：

tensor([[2., 3., 4.],
        [5., 6., 7.]])

可以看到，res_list中的三个(2,3)的tensor经过该操作后被拼接成了一个(2,3,3)的tensor，最后一个维度上的平均值被计算出来，得到了一个(2,3)的tensor作为最终的结果。

转化为paddlepaddle2.2.2代码：def safe_invert_gains(image, rgb_gain, red_gain, blue_gain): """Inverts gains while safely handling saturated pixels.""" image = image.permute(1, 2, 0) # Permute the image tensor to HxWxC format from CxHxW format gains = torch.stack((1.0 / red_gain, torch.tensor([1.0]), 1.0 / blue_gain)) / rgb_gain gains = gains.squeeze() gains = gains[None, None, :] # Prevents dimming of saturated pixels by smoothly masking gains near white. gray = torch.mean(image, dim=-1, keepdim=True) inflection = 0.9 mask = (torch.clamp(gray - inflection, min=0.0) / (1.0 - inflection)) ** 2.0 safe_gains = torch.max(mask + (1.0 - mask) * gains, gains) out = image * safe_gains out = out.permute(2, 0, 1) # Re-Permute the tensor back to CxHxW format return out

以下是将上述代码转换为PaddlePaddle 2.2.2的代码：

import paddle
import paddle.nn.functional as F

def safe_invert_gains(image, rgb_gain, red_gain, blue_gain):
    """Inverts gains while safely handling saturated pixels."""
    image = paddle.transpose(image, perm=[1, 2, 0])  # Permute the image tensor to HxWxC format from CxHxW format
    gains = paddle.stack((1.0 / red_gain, paddle.to_tensor([1.0]), 1.0 / blue_gain)) / rgb_gain
    gains = paddle.squeeze(gains)
    gains = gains.unsqueeze(0).unsqueeze(0)  # Prevents dimming of saturated pixels by smoothly masking gains near white.
    gray = paddle.mean(image, axis=-1, keepdim=True)
    inflection = 0.9
    mask = (F.relu(gray - inflection, inplace=True) / (1.0 - inflection)) ** 2.0
    safe_gains = paddle.maximum(mask + (1.0 - mask) * gains, gains)
    out = image * safe_gains
    out = paddle.transpose(out, perm=[2, 0, 1])  # Re-Permute the tensor back to CxHxW format
    return out

需要注意的是，PaddlePaddle中的API与PyTorch不完全一致，因此需要对代码做一些调整。主要包括：

1. 将torch转换为paddle。
2. 将permute函数转换为transpose函数，并调整参数格式。
3. 将torch.mean函数转换为paddle.mean，并调整参数格式。
4. 将torch.clamp函数转换为F.relu函数，并调整参数格式。
5. 将torch.max函数转换为paddle.maximum函数。

需要注意的是，在PaddlePaddle中，使用inplace=True时需要用F.relu等函数来代替。