pytorch中的元素级平均
时间: 2023-10-05 12:14:42 浏览: 141
PyTorch中的元素级平均可以通过`torch.mean()`函数实现。具体语法如下:
```
torch.mean(input, dim=None, keepdim=False, out=None)
```
其中,`input`是待求平均的张量,`dim`是要沿着哪个维度求平均值,`keepdim`是一个布尔值,表示是否保持输出张量的维度与输入张量相同,`out`是一个可选的输出张量。函数的输出是一个新的张量,其中每个元素都是`input`相应位置元素的平均值。
例如,以下代码演示了如何使用`torch.mean()`函数对张量沿着指定维度求平均值:
```
import torch
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
# 沿着第1维求平均值
b = torch.mean(a, dim=1)
print(b)
```
输出结果为:
```
tensor([1.5000, 3.5000])
```
在这个例子中,输入张量`a`的第1维是`[1, 3]`和`[2, 4]`,分别求平均值得到`1.5`和`3.5`。
相关问题
pytorch元素级平均两个张量
如果要对两个张量进行元素级平均,可以使用`torch.mean()`函数和`torch.add()`函数相结合来实现。具体步骤如下:
1. 使用`torch.add()`函数将两个张量相加,得到一个新的张量,其中每个元素都是两个输入张量相应位置元素的和;
2. 使用`torch.mean()`函数对新的张量沿着需要求平均的维度求平均值,得到一个新的张量,其中每个元素都是两个输入张量相应位置元素的平均值。
例如,以下代码演示了如何对两个张量进行元素级平均:
```
import torch
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
# 对两个张量相加
c = torch.add(a, b)
# 沿着第1维求平均值
d = torch.mean(c, dim=1)
print(d)
```
输出结果为:
```
tensor([3., 7.])
```
在这个例子中,输入张量`a`和`b`的和为`[[6, 8], [10, 12]]`,沿着第1维求平均值得到`[3, 7]`。
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