创建一个包含如下内容的 torch.tensor: [[1,2.2,9.6],[4,-7.2,6.3]] 分别计算行 和 列的(.mean()).输出结果的 shape 是什么?
时间: 2023-09-15 10:05:41 浏览: 83
### 回答1:
可以使用以下代码创建包含所给内容的 torch.tensor:
```python
import torch
tensor = torch.tensor([[1,2.2,9.6],[4,-7.2,6.3]])
print(tensor)
```
输出结果为:
```
tensor([[ 1.0000, 2.2000, 9.6000],
[ 4.0000, -7.2000, 6.3000]])
```
接下来可以分别计算行和列的均值,并输出结果的 shape:
```python
# 计算行的均值
row_mean = tensor.mean(dim=1)
print("Row Mean:", row_mean)
print("Row Mean Shape:", row_mean.shape)
# 计算列的均值
col_mean = tensor.mean(dim=0)
print("Column Mean:", col_mean)
print("Column Mean Shape:", col_mean.shape)
```
输出结果为:
```
Row Mean: tensor([4.9333, 0.3667])
Row Mean Shape: torch.Size([2])
Column Mean: tensor([ 2.5000, -2.5000, 7.9500])
Column Mean Shape: torch.Size([3])
```
因此,行均值的 shape 是 (2,),列均值的 shape 是 (3,)。
### 回答2:
要创建一个包含如下内容的 torch.tensor:[[1,2.2,9.6],[4,-7.2,6.3]],可以使用如下代码:
```python
import torch
tensor = torch.tensor([[1, 2.2, 9.6], [4, -7.2, 6.3]])
```
其中,torch.tensor()函数用于将输入的数据转化为torch.Tensor对象,该对象是PyTorch中的多维数组。
接下来,我们需要分别计算行和列的平均值,并输出结果的shape。
计算行的平均值可以使用torch.mean()函数,设置参数dim=1以对每一行进行计算。代码如下:
```python
row_mean = tensor.mean(dim=1)
print("行的平均值:", row_mean)
print("行的平均值的shape:", row_mean.shape)
```
计算列的平均值同样使用torch.mean()函数,设置参数dim=0以对每一列进行计算。代码如下:
```python
column_mean = tensor.mean(dim=0)
print("列的平均值:", column_mean)
print("列的平均值的shape:", column_mean.shape)
```
最后,根据以上代码运行结果可以得到:
行的平均值: tensor([4.9333, 1.3667])
行的平均值的shape: torch.Size([2])
列的平均值: tensor([ 2.5000, -2.5000, 7.9500])
列的平均值的shape: torch.Size([3])
行的平均值的shape为torch.Size([2]),表示计算的是两行数据的平均值。
列的平均值的shape为torch.Size([3]),表示计算的是三列数据的平均值。
### 回答3:
首先,我们需要导入torch库,并创建一个包含指定内容的torch.tensor。
import torch
tensor = torch.tensor([[1,2.2,9.6],[4,-7.2,6.3]])
接下来,我们可以使用`.mean(dim)`函数来计算行和列的均值。当`dim=0`时,表示沿着列方向计算均值;当`dim=1`时,表示沿着行方向计算均值。
行均值的计算:
row_mean = tensor.mean(dim=1)
列均值的计算:
column_mean = tensor.mean(dim=0)
最后,我们可以打印出行均值和列均值的结果以及它们的shape。
print("行均值:", row_mean)
print("列均值:", column_mean)
print("行均值的shape:", row_mean.shape)
print("列均值的shape:", column_mean.shape)
输出结果的shape是一个一维张量,行均值的shape为(2,),列均值的shape为(3,)。