【Pytorch基础】二维/三维情况下 torch.mean()函数使用

原创 已于 2022-09-29 19:27:38 修改 · 1.3k 阅读 · 1 ·
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#pytorch #深度学习 #python

于 2022-09-14 10:04:21 首次发布
这篇博客详细介绍了PyTorch中torch.mean()函数的使用，通过具体的二维张量示例展示了如何计算平均值，包括沿不同维度求平均，并给出了运算结果及其形状。
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pytorch学习笔记三：torch.nn下常见的几个损失函数详解
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在盘点常见损失函数之前，有必要先说一下在很多的损失函数中都出现的三个参数，也即size_average,reduce以及reduction，并且它们三个之间还存在一定的关系。 size_average：bool类型；默认情况下，如果只有一个batch，每个batch有多个元素，那么误差计算结果是这个batch中多个元素的平均值；如果是有多个batch，然后每个batch有多个元素，那么误差计算...
torch.mean()
01-06
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 types. Got Long instead.的错误。 查看了一下x元素类型是torch.int64,根据提示添加一句x=x.float()转为tensor.float32就行 ''' x=x.floa
无脑入门pytorch系列（二）—— torch.mean
aruewds的博客
08-05 1787
input，输出是一个张量(tensor)，注意如果不是tensor可以通过转换为tensordim，取平均值的维度，默认值是对tensor里的所有元素取平均值keepdim，即保留张量的维度，因为取平均值后肯定是降维的，但是keepdim=True可以使得输出张量的维度与输入张量保持一致官方的文档如下，torch.mean第二个参数dim，决定了按哪个维度进行计算第三个参数keepdim，可以将输出张量的维度与输入张量保持一致。
torch.mean()、torch.max() 和 nn.AdaptiveAvgPool2d()、nn.AdaptiveMaxPool2d() 用法小结
A_John 的博客
04-19 3293
本文主要讲解torch.mean()、torch.max() 和 nn.AdaptiveAvgPool2d()、nn.AdaptiveMaxPool2d() 这四个函数的基本用法以及区别
torch.mean()、tensor.mean() 用法及维度的理解(二维、三维)
奔跑的蜗牛
06-23 9124
在博客几乎没有torch.mean()三维维度如何计算的介绍，发布这篇文章记录一下。""" torch.mean(input,dim=x) dim 指定为0时，求得是列的平均值;指定为1时，求得是行的平均值. 注意三维的均值计算方法 """ 计算结果如下： torch.Size([2, 3]) tensor([[0., 1., 2.], [3., 4., 5.]]) torch.Size([3]) tensor([1.5000, 2.5000, 3.5000]) torch.Size(
torch.mean和torch.var的个人能理解，以及通俗理解BatchNorm1d的计算原理
不做菜虚困的博客
09-02 3721
在这篇文章中，介绍了BatchNorm1d的工作原理，介绍了torch.mean和torch.Var的工作原理，并且从可视化的方向，逐个介绍了他们的工作原理。换个方向，从图形的角度，我们可以更加清楚BatchNorm1d是在干什么，理解BatchNorm1d的归一化的目的是什么，有什么作用，能对神经网络起到什么作用。相信这篇文章对你一定有很大帮阻。
Pytorch： torch.mean()
weixin_42046845的博客
03-21 3762
在PyTorch中，函数 torch.mean 用于计算张量的平均值（均值）。其可以对整个张量计算平均值，也可以沿某个或多个维度计算平均值。这个操作对于正则化数据、在神经网络中进行层间规范化等场合特别有用。
【pytorch】torch.mean()
一白梦人的博客
03-02 2万+
torch.mean()
torch.mean()函数
zhenguiqin的博客
03-12 1万+
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 对于1 如： import torch a=torch.randn(3) #随机生成一个一维的矩阵 b=torch.randn(1,3) #随机生成一个二维的矩阵 print(a) print(b) torch.mean(a) 结果 tensor([ 0.1613, 0.7873, -0.3453]) tensor([[ 0.5759,
torch.mean
芒果干的博客
09-14 2679
官方文档:pytorch的torch.mean函数有两种用法: 一种是不带任何参数的，他返回的是tensor中所有元素的均值；第二种是带参数的，他返回某一维度的均值，这里分别介绍。
Pytorch之torch.mean()语法、参数和实际应用案例
最新发布
王国平的博客
07-14 1465
在PyTorch中，`torch.mean()` 是一个核心的统计函数，用于计算张量元素的平均值。
pytorch之torch.mean()
个人博客
05-24 2596
mean方法基本用法具体使用 基本用法 mean()是对张量进行求均值的方法，dim用来指定在指定维度上进行求平均。 具体使用 生成（3，2，1）维的张量 import torch test = torch.randint(1, 4, (3, 2, 1)).float() 不指定dim test1 = test.mean() 即对所有的张量进行求平均，结果为一个数值： 指定dim=1 在0,1，2三个维度中，dim=1的维度上求平均，结果中的dim=1的维度会因为已经求了平均而消失，因
关于pytorch中torch.mean函数在二维上的用法实例
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x=torch.arange(15).view(5,3) x_mean=torch.mean(x,dim=0,keepdim=True) x_mean0=torch.mean(x,dim=1,keepdim=True) print('before bn:') print(x) print('x_mean:') print(x_mean) print('x_mean0:') print(x_mean...
torch.mean的用法
08-12
在第一个引用中的示例中，对于一维张量x1、二维张量x2和二维张量x3，torch.mean函数会计算它们的平均值，并返回一个标量。例如，对于x1，torch.mean(x1)会返回2.5。 在第二个引用中的示例中，对于二维张量x，torch....
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