(256, 1)张量计算torch.var全为nan
时间: 2023-08-18 20:10:05 浏览: 42
出现这种情况可能是因为张量中的值存在无穷大或者非数值(NaN)的情况,导致计算方差时结果为NaN。你可以尝试先排除这些值,再进行方差的计算。可以使用以下代码进行排除:
```
import torch
tensor = tensor[torch.isfinite(tensor)]
var = torch.var(tensor)
```
其中,`torch.isfinite()`函数可以用来判断张量中的元素是否为有限数值,返回一个布尔类型的张量。然后,我们通过对原始张量进行布尔索引,得到仅包含有限数值的新张量,再对新张量进行方差的计算。这样可以避免出现NaN的情况。
相关问题
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:
```python
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。
怎么把torch.Size([359, 1])的张量和torch.Size([451, 1])的张量相加
可以使用torch.broadcast_tensors()函数实现对张量的广播和相加操作,代码如下:
```
import torch
tensor1 = torch.randn(359, 1)
tensor2 = torch.randn(451, 1)
tensor1, tensor2 = torch.broadcast_tensors(tensor1, tensor2)
result = tensor1 + tensor2
print(result.shape) # 输出 torch.Size([451, 359])
```
这样就可以将两个形状不同的张量相加,并利用广播机制让它们形状相同。