Tensor中统计学相关的函数torch.mean()#返回平均值torch.sum()#返回总和torch.prod()#计算所有元素的积torch.max()#返回最大值torch.min()#返回最小值

数据集的均值和标准差#loader=DataLoader(dataset=data,batch_size=12000,shuffle=True)#data=next(iter(loader))[0]#mean=torch.mean

importtorchfromtorch.autogradimportVariabletensor=torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]])variable=Variable(tensor,requires_grad=True)t_out=torch.mean

imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)content_loss+=torch.mean((f1-f2

datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/%E7%AC%AC%E5%85%AD%E7%AB%A01.自定义损失函数以函数方式defmy_loss(output,target):loss=torch.mean

torch.max(X,dim=1)是对行取最大值dim=1，表面上感觉时对列取最大值，测试一下：X=torch.tensor([[1.0,1.0],[-1.0,-1.0]])result,indices=torch.max(X,dim=1)print(result)print(indices)tensor([1.,-1.])如果是对列取最大值，结果应该都是1，因此是对行取最大值tensor([0

目录官方定义demo不配置任何参数设置按维度求平均设置keepdim=True总结官方定义顾名思义，torch.mean返回输入张量中所有元素的平

torch.max()的理解torch.max()一共有两种形式，如下：第一种：torch.max(input)这种形式直接求出input中所有数的最大值，输出是一个数，且output.dim()=0,即无论input是几维，输出都为一个0维的数,注意input需为张量。示例代码如下：>>>x1=torch.tensor([1,2,3])>>>torch.max(x1)tensor(3)>>>x2

[模型部署]算子等价替换ReduceMeanReduceSumReduceMean在PyTorch中可用torch.mean表示，该算子可被卷积等价替换；存在输入张量的形状为[1，48，56，56]，对其

运行代码：importsyssys.path.append('..')importtorchdefsimple_batch_norm_1d(x,gamma,beta):eps=1e-5x_mean=torch.mean

HorizonMax✨编程技巧篇：各种操作小结机器视觉篇：会变魔术OpenCV深度学习篇：简单入门PyTorch神经网络篇：经典网络模型算法篇：再忙也别忘了LeetCode文章目录torch.randn()torch.mean

一.torch.mean函数先来看示例：x=torch.arange(15).view(5,3)x_mean=torch.mean(x,dim=0,keepdim=True)x_mean0=torch.mean

torch.max()和torch.mean()的用法importtorchimporttorch.nnasnn##原文地址https://blog.csdn.net/liuweiyuxiang/article

（1）归根到底，torch.mean（）函数是求平均值的（2）深度学习时，图片通常是四位的即[b,c,h,w]。

nn.CrossEntropyLoss()#交叉熵验证loss=nn.MSELoss()#均方误差pytorch损失函数:常见pytorch损失函数(2）自定义损失函数1、torch.randn()函数2、torch.pow()函数3、torch.mean

自定义损失函数以函数的方式定义defmy_loss(output,target):loss=torch.mean((output-target)**2)returnloss以类方式定义更多的时候以类的方式定义

1.Tensor归并运算函数此类操作会使输出形状小于输入形状，并可以沿着某一维度进行指定操作，如加法，既可以计算整个tensor的和，也可以计算tensor每一行或者每一列的和，常用归并操作如下表所示：2.使用示例2.1torch.meanIn[1]:importtorchastIn[11]:a=t.Tensor([[2,4],[1,3]])In[12]:aOut[12]:tensor([[2.,

例如：loss_align=(torch.sum(((torch.mean(z_mean_binary,dim=0)+torch.mean(z_mean_unary,dim=0))/2-torch.mean

本文参考了youtube博主AladdinPersson和Kaggle用户AfiaIbnath的方法torch.mean()Pytorch官方文档Pytorch官方文档参数：input:输入，接收tensor

最近在使用pytorch搭建一个网络的时候遇到一个问题，使用torch.mean计算行或者列的平均值的时候，由于之前的tensor中全是int型，程序出现了标题中的报错，因此解决方法如下：将需要计算的tensor

,**kwargs):d=source.data.shape[1]ns,nt=source.data.shape[0],target.data.shape[0]#sourcecovariancexm=torch.mean

importtorchimporttorch.nnasnna=torch.rand(2,3,4,4)nn.AdaptiveAvgPool2d(1),就是将各4*4的矩阵变成1*1.torch.mean：可以理解为，对哪一维做平均，就是将该维所有的数做平均，压扁成1层(实际上这一层就给合并掉了)，而其他维的形状不影响。nn.AdaptiveAvgPool2d(1),就是将各4*4的矩阵变成1*1.a

fromsklearnimportdatasetsimporttorchimportnumpyasnpdefPCA(data,k=2):X=torch.from_numpy(data)X_mean=torch.mean

2.在求loss的操作中，只能用torch.sum()，torch.mean()等pytorch自带的操作，能否用numpy的操作代

使用torch.mean()函数一直报错，后来发现是torch版本的问题。一开始使用的是0.4.1版本，换成了1.7.1版本，就能够正常运行了。

importtorchimportpandasaspdimportnumpyasnp#1.torch.mean()求均值a=torch.tensor([4,5,6,8,1,5,6],dtype=torch.float)print(torch.mean

目录1前言2一维二维3参考文献1前言  在这篇介绍中【Pytorch】张量的维度/轴/dim的理解已经解释了dim的用法，下面具体看torch.mean()的用例。

U=U_w+U_j#b*c*es*1print("concat:",U.shape)p=torch.mean(U,dim=-1,out=None)#b*c*esprint(Ugp.shape)

举一个非常简单直观的例子：首先，利用torch创建一个矩阵A：A=torch.tensor([[1,2,3],[2,3,4]])矩阵A的大小为：2*3（1）dim=0:B=torch.mean(A.float

pytorch1.3.1:defcompactness_loss(output):#dim:(batch,vector)_,n=output.size()avg=torch.mean(output,axis

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:Canonlycalculatethemeanoffloatingtypes.GotLong

如果你发现我的文章有什么错误，非常欢迎指正，谢谢哦torch.mean参数简单介绍#求所有元素的平均值：input是要处理的张量；返回值是1个数，张量形式torch.mean(input,*,dtype

官方介绍：torch.mean—PyTorch1.11.0documentationtorch.mean(input,dim,keepdim=False,*,dtype=None,out=None)参数

torch.mean(

1.必要函数1.1input.mean(dim,keepdim=False,*,out=None)→Tensor也可写成torch.mean(input,dim,keepdim=False,*,out=

>>>inp=torch.randn(1,1,4,4)>>>conv=nn.Conv2d(1,1,3)>>>out=torch.abs(conv(inp))#在前向传播中使用abs函数>>>loss=torch.mean

defmy_loss(output,target):loss=torch.mean((output-target)**2)returnloss1.2以类方式定义1.2.1损失函数的继承关系（1）Loss

importtorchx1=torch.Tensor([1,2,3,4])x2=torch.Tensor([[1],[2],[3],[4]])x3=torch.Tensor([[1,2],[3,4]])y1=torch.mean

torch.from_numpy()把数组转换成张量，且二者共享内存，对张量进行修改比如重新赋值，那么原始数组也会相应发生改变torch.view()x=torch.tensor(2,2,2)t=x.view(1,8)#输出数组的大小为1*8t=x.view(-1,4)#输出数组的大小为2*4，-1表示自行判断t=x.view(8)#输出数组的大小为8*1t=x.view(-1)#输出数组的大小为

模块里提供了很多损失函数，如MSELoss，L1Loss等，但同时也可以自定义损失函数：两种定义损失函数方法：以函数方式直接定义一个函数即可defmy_loss(output,target):loss=torch.mean

torch.mean求完平均直接返回张量torch.max求完最大返回张量和最大值对应的索引在使用时需要注意举个例子：t=torch.randn(3,4,2)print(t)tensor([[[-0.8378,1.0686

解析：torch.mean(x,[a,b],keepdim=True)中[a,b]的意思是，沿着将第a和第b维

######LossFounctiondefinitiondefBCE_loss(y_hat,y):return-(torch.mean(y*torch.log(y_hat)+(1-y)*torch.log

3.1Tensor中统计学有关的函数3.1.1平均值、总和、累积1.测试结果1importtorcha=torch.rand(2,2)print(a)print(torch.mean(a,))print

技巧一：自定义损失函数方式一：直接定义函数defmy_loss(output,target):loss=torch.mean((output-target)**2)returnloss该方法简单。

一、tensor.mean()定义：input=torch.randn(4,4)torch.mean(a,0)等同于input.mean(0)方法参考：torch.mean(input,dim,keepdim

source.data.shape[1]#coral公式中的分母部分ns,nt=source.data.shape[0],target.data.shape[0]#sourcecovariancexm=torch.mean

流程2、使用已有模型结构三、模型微调四、半精度训练1、原因2、半精度3、半精度训练的设置一、自定义损失函数1、函数方式如MSE的定义如下：defmy_loss(output,target):loss=torch.mean

importtorchfromtorch.autogradimportVariabletensor=torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]])variable=Variable(tensor,requires_grad=True)t_out=torch.mean

importtorchfromtorch.autogradimportVariable#定义参数w1=Variable(torch.FloatTensor([1,2,3]),requires_grad=True)#定义输出d=torch.mean