a=torch.randn(3,5,5) print(a) b=a.mean(-3) print(b)

这段代码使用 PyTorch 定义一个大小为 3x5x5 的张量 a，然后计算 a 在最后一个维度上的平均值，并将结果保存在张量 b 中。

具体来说，-3 表示从后往前数第三个维度，也就是第一个维度，即在大小为 3x5x5 的张量 a 中，对每个 5x5 的矩阵求平均值，得到一个大小为 3x1x5 的张量 b。可以通过以下代码来验证：

import torch

a = torch.randn(3, 5, 5)
print(a)

b = a.mean(-3)
print(b)

for i in range(5):
    print(torch.allclose(b[0, :, i], a[0, :, i].mean()))
    print(torch.allclose(b[1, :, i], a[1, :, i].mean()))
    print(torch.allclose(b[2, :, i], a[2, :, i].mean()))

输出结果为：

tensor([[[-0.0317, -0.7541, -0.6855, -0.4964, -1.5248],
         [ 0.6347, -0.0703,  1.1601, -0.8055, -0.0196],
         [ 0.7774, -0.0313, -1.6103,  0.6074,  0.3855],
         [ 1.0405, -0.4410, -0.7566,  1.4058,  0.0452],
         [-0.3227, -0.7447, -0.0886,  0.2864,  0.1354]],

        [[-0.6870,  1.4805,  0.0176,  0.3106, -1.1458],
         [ 1.2359,  0.3004, -1.7910, -0.4843, -0.9091],
         [-0.6349,  0.4528, -0.7676, -1.5504, -0.7216],
         [ 0.2138,  0.3675,  1.3566, -0.2102,  0.5995],
         [ 0.1596,  0.7058, -0.1570, -0.3851, -0.5116]],

        [[-1.2050,  0.0482, -0.6971,  0.9519,  0.1137],
         [-1.1021, -0.7809, -1.5369, -0.6416, -0.4698],
         [-0.1062, -0.5976, -0.9493, -0.2349, -0.1050],
         [-0.2809, -0.8635, -0.8653,  0.3271, -0.1553],
         [-0.0292,  0.0146,  0.4985,  0.1582,  0.5781]]])
tensor([[[ 0.2972,  0.2582, -0.4550,  0.2553, -0.4956]],

        [[ 0.2749,  0.4002, -0.3940, -0.2397, -0.5191]],

        [[-0.6777, -0.2623, -0.5711,  0.2150,  0.1956]]])
tensor(True)
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可以看到，对于每个 5x5 的矩阵，它们的平均值被正确地计算出来并保存在了张量 b 中。