a=torch.randn(3,5,5) print(a) print(a.shape) b=a.mean(-3) print(b) print(b.shape)
时间: 2024-05-28 12:13:13 浏览: 11
这段代码使用 PyTorch 定义了一个大小为 3x5x5 的张量 a,然后打印了 a 的值和形状。接着,通过指定维度为 -3,即第一个维度,计算了 a 在该维度上的平均值,并将结果保存在 b 中。最后,打印了 b 的值和形状。
具体解释如下:
- 第一行代码定义了一个大小为 3x5x5 的张量 a,并将其填充为随机值。
- 第二行代码打印了张量 a 的值和形状,即 3x5x5。
- 第三行代码使用 PyTorch 的 mean 函数计算了张量 a 在第一个维度(即大小为 3 的那个维度)上的平均值,并将结果保存在变量 b 中。
- 第四行代码打印了 b 的值和形状,即 5x5,因为在第一个维度上取平均值后,该维度被消除了,剩下的维度为原来的后两个维度。
相关问题
torch.randn
torch.randn is a function in the PyTorch library that generates a tensor with random values drawn from a standard normal distribution (mean=0, standard deviation=1). It takes in a size argument which specifies the shape of the output tensor.
For example, the following code generates a tensor of size (3, 4) with random values:
```
import torch
x = torch.randn(3, 4)
print(x)
```
Output:
```
tensor([[-0.5828, 0.2436, 0.1174, -0.8029],
[ 0.3970, -0.5141, -0.1323, 0.5626],
[-0.4569, -0.0591, 0.6372, 0.4185]])
```
.mean(dim=[2, 3]) 代码举例说明
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。