print(a) mean = torch.mean(a) print(mean, mean.shape) 1. 2. 3. 4. 5. 结果如下: 指定其中一维 如果指定了某一维度,那么剩下的所有元素算均值。 下面的例子是对(2,3,1)Tensor的0维做均值,N=2,即所选的dim,输出为剩下的维度(3,1) 第一个:(0+3)/2=1.5 第二个: (1+4)/2=2.5 第...
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....
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...
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...
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.normal(mean, std, out=None) 功能:生成正态分布- mean:均值 - std:标准差 2、张量的操作 2.1 张量的拼接与切分 torch.cat(tensors, dim=0, out=None) 功能:将张量按维度dim进行拼接- tensors:张量序列 - dim:要拼接的维度 torch.stack(tensors, ...
(2)给出按哪个轴连结,指的是Size形状中的第几个元素,例如两个形状为(2,3,4)的张量连结,若dim=0,则得到形状为(2+2,3,4)的张量;若dim=1,则得到形状为(2,3+3,4)的张量,以此类推。 X = torch.arange(12, dtype=torch.float32).reshape((3,4)) ...
in networks.py 165 torch.mean(input, dim=[2, 3], keepdim=True) , why use list to dim
import numpy as np import torch X = np.load('X.npy') avg_np, _ = np.average(X, axis=1, returned=True) X_th = torch.tensor(X) avg_th = torch.mean(X_th, dim=1) assert (X == X_th.numpy()).all() # assert (avg_np == avg_th.numpy()).all() # this fails alread X...
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...