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]`。

相关问题

pytorch 张量数学函数

PyTorch 提供了丰富的张量数学函数，用于进行各种数学运算和操作。以下是一些常用的张量数学函数：

1. torch.add(input, other): 对两个张量进行按元素相加。

2. torch.sub(input, other): 对两个张量进行按元素相减。

3. torch.mul(input, other): 对两个张量进行按元素相乘。

4. torch.div(input, other): 对两个张量进行按元素相除。

5. torch.pow(input, exponent): 对张量中的每个元素进行指数运算。

6. torch.exp(input): 对张量中的每个元素进行指数运算。

7. torch.log(input): 对张量中的每个元素进行自然对数运算。

8. torch.abs(input): 对张量中的每个元素取绝对值。

9. torch.sqrt(input): 对张量中的每个元素进行平方根运算。

10. torch.sin(input): 对张量中的每个元素进行正弦运算。

除了上述函数外，PyTorch 还提供了许多其他数学函数，如求和、平均值、最大值、最小值等。你可以查阅 PyTorch 官方文档以获取更详细的信息。

pytorch scatter

PyTorch Scatter是一个用于在PyTorch张量上执行scatter操作的库。scatter操作是指将输入张量的值散布到输出张量的指定位置。这个库提供了各种scatter操作，包括根据给定索引在张量上散布值、按照给定形状散布张量的值等等。

例如，使用PyTorch Scatter可以将一个大小为[batch_size, num_nodes, embedding_dim]的节点嵌入张量散布到一个大小为[batch_size, num_edges, embedding_dim]的边嵌入张量中。这可以通过使用边索引张量来实现，其中每一行包含两个节点的索引，表示这两个节点之间存在一条边。

下面是一个使用PyTorch Scatter进行scatter操作的示例：

import torch
from torch_scatter import scatter_mean

# 创建一个大小为[8, 10, 32]的张量
x = torch.randn(8, 10, 32)

# 创建一个大小为[8, 10]的索引张量
index = torch.tensor([[0, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 5],
                      [0, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 7]])

# 在第一维上按照索引张量散布平均值
out = scatter_mean(x, index, dim=1)

print(out.shape)  # 输出：torch.Size([8, 8, 32])

这个例子中，我们使用scatter_mean函数将大小为[8, 10, 32]的张量中第一维的值根据大小为[8, 10]的索引张量散布到一个大小为[8, 8, 32]的输出张量中。具体来说，对于每个索引张量中的行，函数将对应行在输入张量中的值取平均值，并将结果放置在输出张量的对应位置。结果是一个大小为[8, 8, 32]的张量，其中每个元素表示输入张量中某些节点嵌入的平均值。