本篇内容主要讲解“torch.mean()和torch.pow()怎么使用”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“torch.mean()和torch.pow()怎么使用”吧!
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产生大小为指定的，正态分布的采样点，数据类型是tensor
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
例如：
a=torch.randn(3) #生成一个一维的矩阵 b=torch.randn(1,3) #生成一个二维的矩阵 print(a) print(b) torch.mean(a)
结果：
tensor([-1.0737, -0.8689, -0.9553]) tensor([[-0.4005, -0.6812, 0.0958]]) tensor(-0.9659)
如果指定参数的话，
a=torch.randn(4,4) print(a) c=torch.mean(a,dim=0,keepdim=True) print(c) d=torch.mean(a,dim=1,keepdim=True) print(d)
结果：
tensor([[ 0.2378, -1.1380, 0.7964, -0.1413], [ 0.4622, -1.7003, -1.1628, 0.8930], [-2.0379, -1.7137, 0.6423, -0.2026], [ 0.3512, -0.1251, -0.8315, 2.2642]]) tensor([[-0.2467, -1.1693, -0.1389, 0.7033]]) tensor([[-0.0612], [-0.3770], [-0.8280], [ 0.4147]])
可以看到dim指定为1时，求得是行的平均值，指定为0时，求得是列的平均值。
对输入的每分量求幂次运算
a=torch.tensor(3) b=torch.pow(a,2) print(b) c=torch.randn(4) print(c) d=torch.pow(c,2) print(d)
结果：
tensor(9) tensor([ 0.0923, 0.7006, -0.2963, 0.6543]) tensor([0.0085, 0.4909, 0.0878, 0.4282])
torch.matmul 是做矩阵乘法
例如：
a=torch.tensor([1,2,3]) b=torch.tensor([3,4,5]) torch.matmul(a, b)
结果：
tensor(26)
torch.ones_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False) → Tensor
返回一个填充了标量值1的张量，其大小与之相同 input。
我是在Pytorch自动求导中第一次发现此方法的，
例如：
import torch from torch.autograd import Variable m = Variable(torch.FloatTensor([[2, 3]]), requires_grad=True) # 构建一个 1 x 2 的矩阵 n = Variable(torch.zeros(1, 2)) # 构建一个相同大小的 0 矩阵 print(m) print(n) # 通过 m 中的值计算新的 n 中的值 n[0, 0] = m[0, 0] ** 2 n[0, 1] = m[0, 1] ** 3 print(n[0,0]) print(n)
结果：
tensor([[2., 3.]], requires_grad=True) tensor([[0., 0.]]) tensor(4., grad_fn=) tensor([[ 4., 27.]], grad_fn= )
n.backward(torch.ones_like(n)) # 相当于n.backward(torch.FloatTensor([[1,1]])) print(m.grad)
结果：
tensor([[ 4., 27.]])
到此，相信大家对“torch.mean()和torch.pow()怎么使用”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
