torch.mean(tensor, dim=0, keepdim=True) 其实就是在torch.mean(tensor, dim=0)的基础上,输出的一位张量上加上一对[]从而变为二维张量。 因为之前是按列求和,所以最后压缩为一行,然后补充行。 torch.mean(tensor, dim=1, keepdim=True) 而dim=1是按行计算平均值,最后压缩的是列。 总结 torch.mean是...
y = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) 三维张量求均值: 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....
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]) tensor([2., 5.]) 输入ten...
torch中的mean函数 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...
pixel_loss = torch.sum(kl_loss, dim=-1) total_loss = torch.mean(pixel_loss)returntotal_loss 开发者ID:miraiaroha,项目名称:ACAN,代码行数:18,代码来源:losses.py 示例3: cmmd ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: import torch [as 别名]# 或者: from torch importmean[as 别名]defcmmd(source, targe...
按通道计算平均重要性 group_imp = torch.stack(group_imp, dim=0).mean(dim=0) return group_imp # (num_channels, ) 上述代码与1.2节中实现的MyMagnitudeImportance没有本质差异,只是权重剪枝是作用于卷积层,而Slimming剪枝是作用于BN层。接下来,我们只需要实现稀疏性即可完成所有任务。tp.Pruner.MetaPruner...
normal = torch.distributions.MultivariateNormal(self.mu *0, self.cov) out_samples = normal.sample((count,)).clamp_(min=0.0)mean= torch.mean(out_samples, dim=0) self.mc_zm_cov = cov(out_samples) self.mc_zm_corr = self.mc_zm_cov + outer(mean) ...
mean = torch.mean(a, (0,1)) print(mean, mean.shape) 1. 2. 3. 4. 5. 如果需要保持维度,这里的输入为三个维度,那么保持维度的意思就是输出也是三个维度。 那么可以加入keepdim=True, 如下: a = torch.Tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5]).view(2, 3, 1) ...
a=torch.randn(4,4)print(a)c=torch.mean(a,dim=0,keepdim=True)print(c)d=torch.mean(a,dim=1,keepdim=True)print(d) 结果: 代码语言:javascript 复制 tensor([[0.2378,-1.1380,0.7964,-0.1413],[0.4622,-1.7003,-1.1628,0.8930],[-2.0379,-1.7137,0.6423,-0.2026],[0.3512,-0.1251,-0.8315,2.2642...
返回一个张量,包含了从标准正态分布(mean=0, std=1)中抽取一组随机数,形状由可变参数sizes定义。 torch.randperm(n, out=None): 给定参数n,返回一个从0到n-1的随机整数排列 n (int) - 上边界(不包含) torch.arange(start, end, step=1, out=None): ...