torch.std_mean¶
- torch.std_mean(input, dim=None, *, correction=1, keepdim=False, out=None)¶
计算指定维度
dim
上的标准差和均值。dim
可以是一个单个维度、维度列表或None
以在所有维度上进行归约。标准差 () 的计算公式为
其中 是样本集, 是样本均值, 是样本数量, 是
correction
。如果
keepdim
为True
,输出张量的大小与input
相同,只是在维度dim
上大小为 1。否则,dim
会被压缩(参阅torch.squeeze()
),导致输出张量的维度减少 1 (或len(dim)
) 个。- 参数
- 关键字参数
- 返回值
包含标准差和均值的元组 (std, mean)。
示例
>>> a = torch.tensor( ... [[ 0.2035, 1.2959, 1.8101, -0.4644], ... [ 1.5027, -0.3270, 0.5905, 0.6538], ... [-1.5745, 1.3330, -0.5596, -0.6548], ... [ 0.1264, -0.5080, 1.6420, 0.1992]]) >>> torch.std_mean(a, dim=0, keepdim=True) (tensor([[1.2620, 1.0028, 1.0957, 0.6038]]), tensor([[ 0.0645, 0.4485, 0.8707, -0.0665]]))