Pytorch:三维矩阵在第一维上取平均值

本文介绍了如何使用PyTorch对三维矩阵进行操作,展示了如何通过numpy索引选取部分矩阵,然后计算这些选定区域的平均值。实例代码展示了如何创建三维矩阵,修改特定元素,以及如何根据给定索引获取并求平均的结果。
部署运行你感兴趣的模型镜像

import torch
import numpy as np

# ======初始化一个三维矩阵=====
A = torch.ones((6,3,3))

# ======替换三维矩阵里面的值======
A[0] = torch.ones((3,3)) *2
A[1] = torch.ones((3,3)) *5
A[2] = torch.ones((3,3)) *5
A[3] = torch.ones((3,3)) *5
A[4] = torch.ones((3,3)) *5
A[5] = torch.ones((3,3)) *5

# ======要取平均的矩阵索引(第一维当做索引)===========
ids = np.array([2,3,4,5])

# =====得到的结果是一个二维矩阵========
B = torch.mean(A[ids],dim=0)
print(B)

结果: 

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

DeniuHe

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值