torch.mean(tensor, dim=0, keepdim=True) 其实就是在torch.mean(tensor, dim=0)的基础上,输出的一位张量上加上一对[]从而变为二维张量。 因为之前是按列求和,所以最后压缩为一行,然后补充行。 torch.mean(tensor, dim=1, keepdim=True) 而dim=1是按行计算平均值,最后压缩的是列。 总结 torch.mean是...
解析:torch.mean(x,[a,b],keepdim=True)中[a,b]的意思是,沿着将第a和第b维的维度变为1的方向做均值,其余维度不变。 直接上例子: import torch a =torch.tensor([ [[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]]).float() b = torch....
●dim=1 按行求平均值，返回的形状是（行数，1）,●默认 返回的是所有元素的平均值。代码示例：x=x.float()x_mean=torch.mean(x)x_mean0=torch.mean(x,dim=0,keepdim=True)x_mean1=torch.mean(x,dim=1,keepdim=True)print('x:')print(x)print('x_mean0:')print(x_mean0)print('x_mea...
# self.num_batches_tracked = torch.nn.Parameter(torch.tensor(0),requires_grad=False) self.momentum = momentum def forward(self,x): if self.training: #训练模型 #数据是二维的情况下,可以这么处理,其他维的时候不是这样的,但原理都一样。 mean_bn = x.mean(0, keepdim=True).squeeze(0) #相当...
c=torch.mean(a,dim=0,keepdim=True)print(c) d=torch.mean(a,dim=1,keepdim=True)print(d) AI代码助手复制代码 结果: tensor([[ 0.2378, -1.1380, 0.7964, -0.1413], [ 0.4622, -1.7003, -1.1628, 0.8930], [-2.0379, -1.7137, 0.6423, -0.2026], ...
mean = torch.mean(a, (0,1)) print(mean, mean.shape) 1. 2. 3. 4. 5. 如果需要保持维度,这里的输入为三个维度,那么保持维度的意思就是输出也是三个维度。 那么可以加入keepdim=True, 如下: a = torch.Tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5]).view(2, 3, 1) ...
shape of x.mean(axis=2,keepdim=False): torch.Size([2, 3]) tensor([[2.5000, 6.5000, 10.5000], [14.5000, 18.5000, 22.5000]]) keepdim=True 运算完之后的维度和原来一样,原来是三维数组现在还是三维数组(不过某一维度变成了1); keepdim=False ...
a=torch.randn(4,4)print(a)c=torch.mean(a,dim=0,keepdim=True)print(c)d=torch.mean(a,dim=1,keepdim=True)print(d) 结果: 代码语言:javascript 复制 tensor([[0.2378,-1.1380,0.7964,-0.1413],[0.4622,-1.7003,-1.1628,0.8930],[-2.0379,-1.7137,0.6423,-0.2026],[0.3512,-0.1251,-0.8315,2.2642...
y = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) 三维张量求均值: importtorchimportnumpy as np#===初始化一个三维矩阵===A = torch.ones((4,3,2))#===替换三维矩阵里面的值===A[0] = torch.ones((3,2)) *1A[1] = torch.ones((3,2)) *2A[2] = torch.ones((3,2)) *3A[3] = torch....
torch.mean()和mean(dim=None, keepdim=False)的使用举例怎么分析,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。 代码实验展示: Microsoft Windows [版本10.0.18363.1256](c)2019Microsoft Corporation。保留所有权利。