直接使用torch.mean(): torch.mean(tensor)输出的结果正好是1+2+...+9的平均值是5,所以如果不设置任何参数,那么默认取各个维度的平均值。设置按维度求平均 维度0: torch.mean(tensor, dim=0)可以理解为矩阵按列求平均值。维度0: torch.mean(tensor, dim=0)可以理解为矩阵按行求平均值。设置...
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.ones((3,2)) *4print(A) B= torch.mean(A ,dim=0)print...
四种模式: mean为标量, std为标量 mean为标量, std为张量 mean为张量, std为标量 mean为张量, std为张量 后三种基本用法相同,都是根据不同的维数进行 code: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # the mean and std both are tensors mean=torch.arange(1,5,dtype=torch.float)std=torch....
mean = torch.mean(a, 0) print(mean, mean.shape) 1. 2. 3. 4. 5. 例子2 如下对dim 1做mean N=3,即所选的dim,输出为剩下的维度(2,1) 第一个:(0+1+2)/3=1 第二个: (3+4+5)/3=4 AI检测代码解析 a = torch.Tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5]).view(2, 3, 1) print(a) me...
Pytorch torch.mean()的简单用法 简单来说就是求平均数。 比如以下的三种简单情况: import torch x1 = torch.Tensor([1, 2, 3, 4]) x2 = torch.Tensor([[1], [2], [3], [4]]) x3 = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]]) y1 = torch.mean(x1) ...
mean 为标量,std 为张量; mean 为张量,std 为标量; mean 为张量,std 为张量。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 第一种模式-均值是标量, 方差是标量-此时产生的是一个分布, 从这一个分部种抽样相应的个数,所以这个必须指定size,也就是抽取多少个数 ...
绪论最近想把Mean Teacher应用到自己的新项目中,不过却发现原先正常工作的方法,到了这里突然就不行了。即便将指数滑动平均系数(以下简称EMA)设置为0(即直接用student model的权重覆盖teacher model),mean teach…
shape of x.mean(axis=1,keepdim=False): torch.Size([2, 4]) tensor([[5., 6., 7., 8.], [17., 18., 19., 20.]]) shape of x.mean(axis=2,keepdim=True): torch.Size([2, 3, 1]) tensor([[[2.5000], [6.5000], [10.5000]], ...
1.nn.MSELoss(Mean Square Error) 均方损失函数,其数学形式如下: 这里loss, x, y 的维度是一样的,可以是向量或者矩阵,i 是下标 以y-f(x) 为横坐标,MSE 为纵坐标,绘制其损失函数的图形: MSE 曲线的特点是光滑连续、可导,便于使用...
predicted_mean = sqrt_recip_alphas_t * (x - betas_t * preds / sqrt_one_minus_alphas_cumprod_t) if timestamp == 0:return predicted_meanelse:posterior_variance = extract(self.posterior_variance, batched_timestamps, x.shape)noise = torch.randn_lik...