y = x.mean(0)print("x.shape:", x.shape)print("x:")print(x)print("y.shape:", y.shape)print("y:")print(y) 如果对i维度求均值,则就是拿出不同i维度的值求均值 如对2求均值,就是对行求均值,即对不同行求和,然后除行数 如果是多个 维度一起求均值 则先求低维度,再求搞维度 import torch...
tensor mean函数 Tensor.mean函数是在PyTorch中用于计算张量均值的函数。它可以沿着指定的维度计算张量的均值,并返回一个包含均值的新张量。该函数的语法为torch.mean(input, dim, keepdim=False),其中input是输入的张量,dim是指定计算均值的维度,keepdim是一个布尔值,表示是否保持输出张量的维度与输入张量一致。 在...
3,4]16print(x.shape)17#18print("shape of x.mean(axis=0,keepdim=True):")#[1, 3, 4]19print(x.mean(axis=0,keepdim=True).shape)20print(x.mean(
norm 范数 mean,sum,min,max,prod dim,keepdim Top-k 比较 7、进阶操作 where gather 1、数据类型 在python中的各种数据类型都用Tensor进行概括: 对于string类型,pytorch中要计算string类型的数据,需要先将其也转化为可以处理的Tensor类型 one-hot 编码 [0,1,0,0],[1,0,0,0]… Embedding word2vec,glove ...
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]], ...
('mean_b', T.mean(self.b)), ('min_b', T.min(self.b))] 开发者ID:hycis,项目名称:smartNN,代码行数:29,代码来源:layer.py 示例3: get_lossfun ▲点赞 3▼ defget_lossfun(self, l1, l2):""" Generate a loss function The default one ismeannegative log-likelihood ...
在下文中一共展示了Tensor.mean方法的2个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: standardize ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: from torch import Tensor [as 别名]# 或者: from torch.Tensor importmean[as 别名...
mean:tensor([1., 2., 3., 4.]) std:1 tensor([1.6614, 2.2669, 3.0617, 4.6213]) 这4 个数采样分布的均值不同,但是方差都是 1。 mean 为张量,std 为张量 代码示例: # mean:张量 std: 张量 mean = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float) ...
torch.normal(mean, std, size, *, out=None) → Tensor 参数解释: - mean(float):所有分布的均值 - std(float):所有分布的标准差 - size(int…):定义输出张量形状的整数序列 3,torch.randn() 或torch.randn_like() 功能:返回形状为 size 的一个张量,张量中的随机数来自均值为 0、方差为 1 的正态...
mean:tensor([1.,2.,3.,4.])std:tensor([1.,2.,3.,4.])tensor([1.6614,2.5338,3.1850,6.4853]) 需要注意的是,对于mean和std都是标量的情况下,需要指定生成的size。 代码语言:javascript 复制 # mean:scalar std:scalar t_normal=torch.normal(0.,1.,size=(4,...