torch.mean具体怎么用
时间: 2023-09-12 09:13:18 浏览: 149
torch.mean可以用来计算张量的平均值。具体使用方法如下:
1. 对于一维张量,可以直接调用torch.mean函数计算平均值:
```
a = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
mean_a = torch.mean(a)
print(mean_a) # 输出2.5
```
2. 对于高维张量,可以指定维度进行平均值计算。例如,对于一个二维张量,可以通过指定dim参数来计算每一行或每一列的平均值:
```
b = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
mean_b_row = torch.mean(b, dim=1)
mean_b_col = torch.mean(b, dim=0)
print(mean_b_row) # 输出tensor([2., 5.])
print(mean_b_col) # 输出tensor([2.5000, 3.5000, 4.5000])
```
在上述例子中,dim=1表示对每一行进行平均值计算,dim=0表示对每一列进行平均值计算。
3. 可以通过keepdim参数保持维度不变。例如,对于一个二维张量,计算每一行的平均值并保持维度不变:
```
c = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
mean_c = torch.mean(c, dim=1, keepdim=True)
print(mean_c) # 输出tensor([[2.],[5.]])
```
在上述例子中,keepdim=True表示保持维度不变,即输出的张量为一个二维张量。
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