1. 使用tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) 创建一个正态分布的随机数 参数说明:[2, 3]表示随机数的维度,mean表示平均值,stddev表示标准差 代码:生成一个随机分布的值 #1. 创建一个正态分布的随机数sess =tf.Session() x= tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4)print(sess....
Pytorch常用tensor运算之mean()求平均 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) 1x = torch.randn(2, 2, 2)2x 1tensor([[[-0.7596,-0.4972],2[0.3271,-0.0415]],34[[1.0684,-1.1522],5[0.5555,0.6117]]]) 1x.mean(-3) 1tensor([[0.1544,-0.82...
# t中的四个数值是由四个不同的分布的来的,其中-0.0661是均值为1,标准差为1的正态分布采样而来, # 1.3460是均值为2,标准差为1的正态分布采样而来。 print(t) 3)mean为张量,std为标量。 import torch mean = 1 std = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float) # mean=1 print(mean) # std=[1,2...
2., 2.], grad_fn=<AddBackward0>) loss = torch.mean(b * b) b_ = b.detach() b_....
pytorch改变Tensor某一个纬度的size pytorch tensor维度,importtorchastt.__version__'2.1.1'从接口的角度来讲,对tensor的操作可分为两类:torch.function,如torch.save等。另一类是tensor.function,如tensor.view等。为方便使用,对tensor的大部分操作同时支持这两类接
torch.Size([2, 3, 1]) tensor([[[2.5000], [6.5000], [10.5000]], [[14.5000], [18.5000], [22.5000]]]) 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]]) ...
tensor([1., 2.], requires_grad=True) print(x.data) # 数据 print(x.grad) # 梯度(创建为None print(x.grad_fn) # 梯度函数(创建为None y = x * x print("y=x*x:", y) z = y * 3 print("z=y+3:", z) out = z.mean() # 求均值 print(out) out.backward() # 反向传播 ...
torch.normal(mean, std, out=None)正态分布。这里注意,mean和std都是tensor,返回的形状由mean和std的形状决定,一般要求两者形状一样。如果,mean缺失,则默认为均值0,如果std缺失,则默认标准差为1. 更多的随机抽样方法,参见链接: https://pytorch.org/docs/stable/torch.html#random-sampling ...
问题是你试图计算Tensor值列表的平均值，所以我认为你应该尝试做一个循环来计算这些值的平均值 ...
mean-field theoryspinspin orientationtensor forcesThe tensor and spin-orbit forces contribute essentially to the formation of the spin mean field, and give rise to the same dynamical effect, namely spin polarization. In this paper, based on time-...