.mean(dim=[2, 3]) 代码举例说明
时间: 2024-01-11 13:03:24 浏览: 23
假设有一个形状为 (4, 3, 5, 5) 的张量 `x`,我们可以对它的第二和第三维进行平均:
```python
import torch
x = torch.randn(4, 3, 5, 5) # 创建一个形状为 (4, 3, 5, 5) 的张量
y = x.mean(dim=[2, 3]) # 对第二和第三维进行平均
print(y.shape) # 输出新张量的形状,应为 (4, 3)
```
输出结果为:
```
torch.Size([4, 3])
```
这里的 `y` 是一个新的张量,它的形状为 (4, 3),表示对 `x` 的第二和第三维进行了平均,压缩后的结果。
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举个具体例子说明: assert len(X.shape) in (2, 4) if len(X.shape) == 2: # 使用全连接层的情况,计算特征维上的均值和方差 mean = X.mean(dim=0) var = ((X - mean)**2).mean(dim=0)
好的,举个具体的例子说明:
假设 X 是一个二维张量,如下所示:
```
tensor([[1., 2., 3., 4.],
[5., 6., 7., 8.],
[9., 10., 11., 12.]])
```
则这段代码会计算出每个特征维度上的均值和方差。具体来说,计算出每个特征的平均值 mean 和方差 var,然后对每个数据的特征进行标准化处理,即将每个特征减去对应的平均值,再除以对应的标准差。计算过程如下:
```
mean = X.mean(dim=0) # 计算每个特征的均值
tensor([5., 6., 7., 8.])
var = ((X - mean)**2).mean(dim=0) # 计算每个特征的方差
tensor([8., 8., 8., 8.])
```
然后,可以用这个均值和方差对数据进行标准化处理:
```
X = (X - mean) / torch.sqrt(var)
tensor([[-1.2247, -1.2247, -1.2247, -1.2247],
[ 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000],
[ 1.2247, 1.2247, 1.2247, 1.2247]])
```
可以看到,经过标准化处理后,每个特征的均值为 0,方差为 1。
x = x.mean(dim = 1) if self.pool == 'mean' else x[:, 0]
这是一个Python中的三目运算符,用于简化条件语句的书写。在这个语句中,如果`self.pool`等于字符串`'mean'`,则`x`调用`mean`方法进行计算并返回沿着第二个维度求平均值后的结果,即`x.mean(dim=1)`;否则,取`x`的第一列数据,即`x[:, 0]`。最终返回的结果将赋值给变量`x`。
等价于下面的代码:
```
if self.pool == 'mean':
x = x.mean(dim=1)
else:
x = x[:, 0]
```