tensor.mean(-1)和tensor.mean(1)的理解

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#深度学习 #pytorch

本文介绍了PyTorch中如何使用mean函数计算张量的平均值，并通过示例展示了沿着不同维度进行操作的方法。
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 torch.mean(input, dim, keepdim=False, *, out=None) → Tensor

第二个参数dim表示对哪个维度求均值

a = torch.randn(2, 3)
b = a.mean(1)
c = a.mean(-1)
print(a)
print(b)
print(c)


tensor([[-1.2267,  0.4601, -1.7988],
        [ 0.2121, -1.5083, -0.2360]])
tensor([-0.8551, -0.5108])
tensor([-0.8551, -0.5108])

通过上述代码的结果，可以看出tensor.mean(1)和tensor.mean(-1)都是对一行的元素求均值

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