torch.mean 是 PyTorch 提供的一个函数，用于计算给定张量的均值。简单来说，它的任务就是将所有数据点的值加起来，然后除以数据点的数量，得出一个平均值。这看起来是不是很简单？没错，但在深度学习中，这个函数却能扮演关键角色。公式 既然是“平均”，我们自然要提到公式。不过别担心，这里没有任何复杂的推导...
torch.mean(tensor) 出现错误:RuntimeError: mean(): could not infer output dtype. Input dtype must be either a floating point or complex dtype. Got: Long 意思是mean(),只能接受浮点数或复数类型的张量作为输入,所以先将tensor转化为float: tensor = tensor.float() 不配置任何参数 直接使用torch.mean(...
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...
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 a = torch.Tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5]).view(2, 3, 1) print(a) mean = torch.mea...
由于这几个np/torch的函数仅仅在形式参数上有差别,因此我们以np为例来讲。另外np.mean可以通过np.sum来求得,因此理解np.sum也就理解了所有。 np.sum底层调用的是np.add.reduceWhat is the difference between np.sum and np.add.reduce? def _sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False):...
y_0 = torch.mean(x, dim=0) ## 每列求均值 y_1 = torch.mean(x, dim=1) ### 每行求均值 print(x) print(y_0) print(y_1) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 输出: tensor([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]) tensor([2.5000, 3.5000, 4.5000]) ...
torch.mean函数函数解释：返回了一个输入张量Tensor中所有元素的平均值，返回值同样是tensor类型。参数解释：●dim=0 按列求平均值，返回的形状是（1，列数）；●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...
在下文中一共展示了torch.mean方法的15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: __init__ ▲点赞 7▼ # 需要导入模块: import torch [as 别名]# 或者: from torch importmean[as 别名]def__init__(sel...
2、torch.mean(a, dim, dtype, out,keepdims)用法与np.mean()基本一致,只是由axis换为dim。 A = torch.tensor([[1, 2, 3], [3, 3, 6], [4, 6, 8], [4, 7, 7]], dtype=torch.float32)var = A.mean(dim=0, keepdims=True)print(var)#结果为[[3. 4.5 6. ]],就是按列求的平均值...
torch.mean() torch.mean(input) 输出input 各个元素的的均值,不指定任何参数就是所有元素的算术平均值,指定参数可以计算每一行或者 每一列的算术平均数 例如: 代码语言:javascript 复制 a=torch.randn(3)#生成一个一维的矩阵 b=torch.randn(1,3)#生成一个二维的矩阵print(a)print(b)torch.mean(a) ...