pytorch 学习：torch.mean()

最新推荐文章于 2023-03-06 12:47:29 发布
原创 最新推荐文章于 2023-03-06 12:47:29 发布 · 1.5k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #深度学习

部署运行你感兴趣的模型镜像 
U = U_w + U_j  # b*c*es*1
print("concat:", U.shape)
p = torch.mean(U, dim=-1, out=None)  # b*c*es
print(Ugp.shape)

在这里插入图片描述

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

gamma分布 pytorch_PyTorch 1.0 中文文档：torch.distributions
weixin_32259601的博客
01-14 1626
distributions 包含可参数化的概率分布和采样函数. 这允许构造用于优化的随机计算图和随机梯度估计器. 这个包一般遵循 TensorFlow Distributions 包的设计.通常, 不可能直接通过随机样本反向传播. 但是, 有两种主要方法可创建可以反向传播的代理函数. 即得分函数估计器/似然比估计器/REINFORCE和pathwise derivative估计器. REINFOR...
PyTorch 之 torch.distributions.Categorical 详解
qq_36892712的博客
05-20 1234
掌握这个类的用法，能让你在强化学习、自然语言处理等诸多领域更加得心应手地构建和训练模型。在深度学习的诸多任务中，我们常常需要处理离散概率分布，比如在自然语言处理中对词汇表中的单词进行采样，或者在强化学习中从策略网络输出的动作概率分布中选择动作。本文将深入讲解这个类的用法，帮助你在实际项目中更好地利用它。方法计算分类分布的熵，熵反映了分布的不确定性。是一个元组，用于指定采样的样本数量和形状。默认为空，表示采样一个样本。方法枚举分布的支持集，即所有可能的类别索引。在语言模型中，模型会预测下一个单词的概率分布。
【PyTorch】torch.mean(), dim=0, dim=1
junjian Li
09-09 1520
【PyTorch】torch.mean(), dim=0, dim=1
torch.mean
热门推荐
u013049912的博客
04-20 5万+
mean()函数的参数：dim=0,按行求平均值，返回的形状是（1，列数）；dim=1,按列求平均值，返回的形状是（行数，1）,默认不设置dim的时候，返回的是所有元素的平均值。 x=torch.arange(12).view(4,3) ''' 注意：在这里使用的时候转一下类型，否则会报RuntimeError: Can only calculate the mean of floating ...
tensor.mean(-1)和tensor.mean(1)的理解
YoJayC的博客
11-06 7276
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, -...
【pytorch】torch.mean()
一白梦人的博客
03-02 2万+
torch.mean()
torch.mean()
weixin_36670529的博客
04-27 2707
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 a = torch.randn(1, 3) tensor([[ 0.2294, -0.5481, 1.3288]]) torch.mean(a) tensor(0.3367) ...
pytorch中with torch.no_grad(): && model.eval()
ZwaterZ的博客
07-22 2173
with是python中上下文管理器，简单理解，当要进行固定的进入，返回操作时，可以将对应需要的操作，放在with所需要的语句中。比如文件的写入（需要打开关闭文件）等。以下为一个文件写入使用with的例子。后部分，可以将with后的语句运行，将其返回结果给到as后的变量（sh），之后的代码块对close进行操作。...
pytorch中使用torch.no_grad()和torch.enable_grad()控制梯度计算的方法
weixin_69334636的博客
03-06 3384
pytorch中使用torch.no_grad()和torch.enable_grad()控制梯度计算的方法
详解Pytorch中的torch.nn.MSELoss函，包括对每个参数的分析！
信小海
12-10 2万+
详解Pytorch中的torch.nn.MSELoss函数，包括对每个参数的分析！
Pytorch：tensor.mean()和tensor.sum()
qimo601的专栏
09-20 1万+
​ torch.mean在不同的dim上取不同行的均值。 ​
torch.mean和tf.reduce_mean
ycc_csdn的博客
07-23 1万+
x = tf.constant([[0.3776], [0.3031], [0.4818], [0.3887]]) y=tf.reduce_mean(x) # 1.5 tf.reduce_mean(x, 0) # [1.5, 1.5] tf.reduce_mean(x, 1) # [1., 2.] with tf.Session() as sess: print(sess.run(y)) ...
损失函数-pytorch
shajie的博客
06-19 1899
分类、检测常用损失函数
pytorch 对特征进行mean_Pytorch中的四种经典Loss源码解析
weixin_42365346的博客
12-30 1043
笔者最近在OneFlow框架对齐实现Pytorch相关Loss代码，其中也涉及到部分源码解读，数学特殊操作等知识，于是想写篇文章简单总结一下。关于Pytorch的Loss源码了解过Pytorch的应该知道其历史包袱比较重，它吸收了Caffe2的底层代码，然后自己借用这部分底层代码来写各种OP的逻辑，最后再暴露出一层Python接口供用户使用。因此第一次接触Pytorch源代码可能有点不太熟悉，基本...
python/pytorch中的一些函数介绍
maum61的专栏
07-03 3206
看cvt代码，记录里面的一些不认识的函数或功能。 1 collections.OrderedDict 包含：from collections import OrderedDict 作用：建立有序的键值对集合，也就是有序字典，可以记录键值对插入的顺序，下面是我跑的代码，顺便揭露两个瞎搞的博客，误人子弟，写的就是错的！ https://www.cnblogs.com/notzy/p/9312049.html https://blog.csdn.net/longshaonihaoa/article/de
Pytorch中的mean()
WangWen123_111的博客
02-23 1万+
x=torch.Tensor(range(1,17)) x=x.reshape(2,2,2,2) print('x: ',x) print('mean(0): ',x.mean(0)) print('mean(1): ',x.mean(1)) print('mean(2): ',x.mean(2)) print('mean(3): ',x.mean(3)) out: x: tensor([...
透彻理解torch.tensor中对某一维度的操作们（mean，Softmax，batch norm， layer norm）
Fan19zju的博客
08-02 6301
一、问题介绍： torch当中例如 mean(dim=1) Softmax(dim=-1)以及layer norm和batch norm到底是怎么算的，常常令人感到迷惑。其实它们的道理是一样的 二、维度的直观概念 首先，如果对维度和矩阵中数据的结构没有直观感受的请阅读我另一篇文章： 三、详细讲解： 1.核心观点: function(dim=-1)就是说对dim=-1这个维度进行function操作 而对某维度进行操作的的意思就是： 每次把那些（除了这个维度以外其他维度的位置坐标都相同的）一组数据拿来运算
python中mean函数lon.mean()_在numpy中使用.mean（）
weixin_39763683的博客
12-11 520
以下是一些例子，我希望这些例子能解释发生了什么：In [191]:#the dataa=np.random.random((3,3,3))print a[[[ 0.21715561 0.23384392 0.21248607][ 0.10788638 0.61387072 0.56579586][ 0.6027137 0.77929822 0.80993495]][[ 0.36330...
import torch print(f"PyTorch版本: {torch.version}“) PyTorch版本: 2.5.1+cu124 print(f"PyTorch编译CUDA版本: {torch.version.cuda}”) PyTorch编译CUDA版本: 12.4 print(f"CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}")
最新发布
07-17
张量均值: {x.mean().item()}") except Exception as e: print(f"计算失败: {str(e)}") print("\n=== 系统信息 ===") subprocess.run(["nvidia-smi"], check=True) subprocess.run(["ldconfig", "-p", "|", ...
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
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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