使用torch.mean和torch.var计算[256,1]的非负张量的协方差矩阵

可以使用如下代码计算[256,1]的张量的协方差矩阵：

import torch

# 构造非负张量
x = torch.abs(torch.randn(256, 1))

# 计算均值和方差
mean = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)
var = torch.var(x, dim=1, keepdim=True)

# 中心化
x_centered = x - mean

# 计算协方差矩阵
cov = torch.matmul(x_centered, x_centered.t()) / (x.shape[1] - 1)

print(cov)

注意，在计算协方差矩阵之前需要将张量进行中心化。此外，由于这是一个列向量的协方差矩阵，因此在计算均值和方差时需要将维度指定为1，并保持张量的列向量形状。最后的协方差矩阵是一个256x256的矩阵。

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output = torch.bmm(A.unsqueeze(2), B.unsqueeze(1))

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