torch中的reduce_mean算子 reduce_mean是PyTorch中的一个非常有用的算子,用于对输入数据进行归一化处理,即求平均值。它可以在一个批次或者整个数据集上执行求平均值操作,以得到数据的均值特征表示。reduce_mean不仅可以应用于连续变量,也可以应用于序列数据。 使用reduce_mean算子时,需要指定一个张量作为输入,并指定一...
4.2 复制 通过tf...2,4,2,2举例: 另外:如果希望在某个维度上全部按长度为1的方式分割,还可以直接使用tf.unstack(x,axis)。这种方式是tf.split的一种特殊情况,切割长度固定为1,只需要指定切割 torch.cat()和torch.stack()的理解和区别图解 。原来的维度则变成子节点了,例如dim=1,那么 原来张量的第一维度...
torch/testing/_internal/common_device_type.py", line 1434, in only_fn return fn(self, *args, **kwargs) ^^^ File "/opt/conda/envs/py_3.12/lib/python3.12/site-packages/torch/testing/_internal/common_utils.py", line 2199, in wrapper fn(*args, **kwargs) File "/opt/conda/envs/...
Mytorch.scatter_reducedoes not output this, and it is unclear what exactly it does compute. Minimal code to reproduce the issue: idx = torch.tensor([0, 0, 0, 1]) x = torch.tensor([-1.7451, -1.6061, 1.0150, 0.8855]) torch.scatter_reduce(torch.zeros(2), dim=0, index=idx, src=x...
in networks.py 165 torch.mean(input, dim=[2, 3], keepdim=True) , why use list to dim