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torch.mean dim

时间: 2024-04-01 08:29:51 浏览: 56

torch.mean()

mean()函数的参数：dim=0,按行求平均值，返回的形状是（1，列数）；dim=1,按列求平均值，返回的形状是（行数，1）,默认不设置dim的时候，返回的是所有元素的平均值。 x=torch.arange(12).view(4,3) ''' 注意：在这里使用的时候转一下类型，否则会报RuntimeError: Can only calculate the mean of floating types. Got Long instead.的错误。查看了一下x元素类型是torch.int64,根据提示添加一句x=x.float()转为tensor.float32就行 ''' x=x.floa

torch.mean(dim)是PyTorch中的一个函数，用于计算张量在指定维度上的平均值。具体来说，会对指定维度上的元素进行求平均操作，并返回一个新的张量。例如，如果有一个形状为(3, 4)的张量tensor，我们可以使用torch.mean(dim=0)来计算每列的平均值，结果将是一个形状为(4,)的张量，其中每个元素是对应列的平均值。

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self.psnrs += torch.mean(10 * torch.log10(1 / (torch.mean(torch.square(hr_image - sr_image), (1, 2, 3))))) RuntimeError: The size of tensor a (138) must match the size of tensor b (135) at non-singleton dimension 3

这个错误是由于张量的维度不匹配引起的。...另外，你可以尝试使用 torch.mean() 函数的 dim 参数来指定计算平均值时沿着哪个维度进行操作。根据你的需求，可能需要调整 (1, 2, 3) 这个参数以匹配张量的维度。

def forward(self, x): print(x.shape) # 输出维度 if x.dim() != 3: # 为1d卷积判断 raise RuntimeError("{} accept 3D tensor as input".format( self.name)) mean = torch.mean(x, (1, 2), keepdim=True) print(mean.shape) var = torch.mean((x - mean) ** 2, (1, 2), keepdim=True) print(var.shape) # N x C x L if self.elementwise_affine: x = self.weight * (x - mean) / torch.sqrt(var + self.eps) + self.bias else: x = (x - mean) / torch.sqrt(var + self.eps) print(x.shape) return x

这段代码是一个 PyTorch 中的 Batch Normalization 层的前向计算过程。Batch Normalization 是一种常用的神经网络正则化方法，通过对每个 batch 数据进行标准化，加快网络训练速度，减小过拟合风险。...

class BCPLoss(torch.nn.Module): def init(self, eps=1e-6): super(BCPLoss, self).init() self.eps = eps def forward(self, x, y): # Calculate BCP feature bcp_x = self._bcp(x) bcp_y = self._bcp(y) # Calculate BCP Loss loss = torch.mean((bcp_x - bcp_y) ** 2) loss = torch.clamp(loss, min=self.eps) return loss def _bcp(self, x): # Calculate bright channel feature bcp = torch.mean(torch.abs(x), dim=(2, 3), keepdim=True) bcp = F.relu(bcp) return bcp

这段代码是用来实现 Bright Channel Prior Loss (BCP Loss) 的，是一种图像去雾的损失函数。该损失函数的计算过程分为两步，第一步是计算输入图片 x 和目标图片 y 的亮度通道，即 Bright Channel Feature。...

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