torch.mean

torch.mean 是 PyTorch 库中的一个函数，用于计算张量的平均值。它的语法如下：

torch.mean(input, dim=None, keepdim=False, out=None, dtype=None)

其中，参数 input 是输入的张量；参数 dim 是指定计算平均值的维度，可以是一个整数或一个元组；参数 keepdim 是一个布尔值，表示是否保持输出张量的维度和输入张量相同；参数 out 是输出张量，可以是一个预先分配的张量；参数 dtype 是输出张量的数据类型。

例如，如果有一个形状为 (3, 4) 的张量 x，想要计算它的行平均值，则可以使用以下代码：

torch.mean(x, dim=1)

该函数将返回一个形状为 (3,) 的张量，其中包含每一行的平均值。

相关问题

(torch.mean

torch.mean是PyTorch中的一个函数，用于计算张量的平均值。它可以接受不同的参数，包括输入张量（input）、维度（dim）、保持维度标志（keepdim）和输出张量（out）。

在示例中，我们可以看到使用torch.mean计算了输入张量x的平均值。例如，x_mean0是将dim=0的维度压缩后计算得到的平均值，结果是一个形状为(1, 3)的张量；x_mean1是将dim=1的维度压缩后计算得到的平均值，结果是一个形状为(4, 1)的张量。

torch.mean()与torch.mean().mean()的区别在于返回的类型不同。torch.mean()返回一个标量，而torch.mean(dim=0).mean(dim=1)返回一个形状为(1, 1)的张量，尽管数值相同。

另外一种用法是直接计算所有元素的均值。例如，给定一个大小为(2, 2)的张量a，调用torch.mean(a)将计算出所有元素的均值，结果为一个标量b。

综上所述，torch.mean函数可以用来计算张量的平均值，并可以通过指定维度来控制计算的方式。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [torch.mean](https://blog.csdn.net/weixin_41978699/article/details/126862230)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [torch.max()、torch.mean()用法](https://blog.csdn.net/qq_42251157/article/details/124596365)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

torch.mean keepdim

torch.mean函数中的keepdim参数是一个布尔值，用于指示是否保持输出的维度与输入的维度相同。如果keepdim设置为True，则输出的形状将与输入的形状相同，除了被减少的维度将被保留为大小为1的维度。如果keepdim设置为False（默认值），则输出将具有减少的维度。

例如，当应用torch.mean函数到一个二维张量时，设置keepdim为True将导致输出也是一个二维张量，其中被减少的维度的大小为1。而设置keepdim为False将导致输出是一个一维张量。

以下是一个例子：

import torch

x = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

y = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)

print(x)
print(y)

输出:

tensor([[1., 2., 3.],
        [4., 5., 6.]])
tensor([[2.],
        [5.]])

在这个例子中，输入张量x的形状是(2, 3)。torch.mean函数应用于dim=1时，计算每一行的平均值，并保持维度为(2, 1)。