torch.mean
时间: 2023-07-03 16:07:04 浏览: 35
torch.mean 是 PyTorch 中的一个函数,用于计算输入张量的平均值。它的语法如下:
```python
torch.mean(input, dim=None, keepdim=False, out=None)
```
其中,参数 input 是输入的张量;参数 dim 表示沿着哪个维度计算平均值,如果不指定,则计算所有元素的平均值;参数 keepdim 表示是否保持输出张量的维度与输入张量相同;参数 out 表示输出的张量,如果不指定,则新建一个张量来存储结果。
例如,假设有一个大小为 (3, 4) 的张量 x,我们可以使用 torch.mean(x, dim=0) 计算每列的平均值,或者使用 torch.mean(x, dim=1) 计算每行的平均值。
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:
```python
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)。