Pytorch - Mean

Wir werden sehen, wie die Durchschnittswerte von einem Tensor mit Mean () in diesem Pytorch -Tutorial zurückgegeben werden können.

Pytorch ist ein Open-Source-Framework mit einer Python-Programmiersprache. Tensor ist ein mehrdimensionales Array, mit dem die Daten gespeichert werden. Um einen Tensor zu verwenden, müssen wir das Fackelmodul importieren. Um einen Tensor zu erstellen, ist die verwendete Methode Tensor ().

Syntax:

Fackel.Tensor (Daten)

Wobei die Daten ein mehrdimensionales Array sind.

Bedeuten()

Mean () in Pytorch wird verwendet, um den Durchschnittswert der im Eingabe -Tensorobjekt vorhandenen Elemente zurückzugeben.

Syntax:

Fackel.Mittelwert (Tensor, schwach)

Wo:

1. Der Tensor ist der Eingangs -Tensor.

2. Dim ist, die Dimension zu reduzieren. DIM = 0 gibt den Spaltenvergleich an, der den Durchschnitt entlang einer Spalte erhält, und Dim = 1 gibt den Zeilenvergleich an, der den Durchschnitt entlang der Zeile erhält.

Beispiel 1:

In diesem Beispiel erstellen wir einen Tensor mit 2 Dimensionen mit 3 Zeilen und 5 Spalten und wenden die Funktion von Mean () auf Zeilen und Spalten an.

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#einen Tensor mit 2 Abmessungen (3 * 5)
#Mit zufälligen Elementen mit Randn () -Funktion
Daten = Taschenlampe.Randn (3,5)
#Anzeige
Druck (Daten)
drucken()
#Durchschnittlich entlang der Spalten mit Mean ()
print ("Mittelstufe über Spalten:")
Druck (Taschenlampe.Mittelwert (Daten, Dim = 0))
drucken()
#Durchschnittlich entlang von Reihen mit Mean ()
print ("Mittel über Reihen:")
Druck (Taschenlampe.Mittelwert (Daten, Dim = 1))

Ausgang:

Tensor ([1).5484, 1.4450, 0.5954, -0.1447, -1.3809],
[-0.9090, -0.6124, 0.4644, 0.3485, 0.6863],
[-1.7201, 0.4546, -0.3618, 0.4858, -1.0712]])
Mittel über Spalten bedeuten:
Tensor ([-0).3602, 0.4291, 0.2326, 0.2298, -0.5886])
Mittel überreihen:
Tensor ([0).4126, -0.0044, -0.4426])

Wir können sehen, dass die Mittelwerte über die Spalten und Zeilen zurückgegeben werden.

Beispiel 2:

Erstellen Sie einen Tensor mit 5 * 5 Matrix und geben Sie den Durchschnitt über die Zeilen und Spalten zurück.

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#einen Tensor mit 2 Abmessungen (5 * 5)
#Mit zufälligen Elementen mit Randn () -Funktion
Daten = Taschenlampe.Randn (5,5)
#Anzeige
Druck (Daten)
drucken()
#Durchschnittlich entlang der Spalten mit Mean ()
print ("Mittelstufe über Spalten:")
Druck (Taschenlampe.Mittelwert (Daten, Dim = 0))
drucken()
#Durchschnittlich entlang von Reihen mit Mean ()
print ("Mittel über Reihen:")
Druck (Taschenlampe.Mittelwert (Daten, Dim = 1))

Ausgang:

Tensor ([-1.8994, 0.2208, -0.0023, 1.9119, 0.8428],
[-1.4042, -0.9700, 0.4683, 1.5860, -0.4229],
[-0.5011, 1.7210, -0.0949, -0.8114, -0.7528],
[0.1496, 0.4154, -0.5784, 0.2983, -0.2608],
[1.4232, 0.8856, -0.7154, -0.2667, 0.6884]]))
Mittel über Spalten bedeuten:
Tensor ([-0).4464, 0.4546, -0.1845, 0.5436, 0.0189])
Mittel überreihen:
Tensor ([0).2148, -0.1486, -0.0878, 0.0048, 0.4030])

Wir können sehen, dass die Mittelwerte über die Zeilen und Spalten zurückgegeben wurden.

Ohne den schwachen Parameter

Wenn wir den DIM -Parameter nicht angeben, gibt er den Durchschnitt des gesamten Wertes zurück.

Beispiel 1:

Erstellen Sie einen 2D -Tensor mit 5*5 Matrix und geben Sie den Durchschnittswert zurück.

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#einen Tensor mit 2 Abmessungen (5 * 5)
#Mit zufälligen Elementen mit Randn () -Funktion
Daten = Taschenlampe.Randn (5,5)
#Anzeige
Druck (Daten)
drucken()
#Durchschnitt mit Mean ()
print ("Mean:")
Druck (Taschenlampe.Mittelwert (Daten))

Ausgang:

Tensor ([-1.3824, 0.5979, 0.0170, -0.1703, -0.9783],
[-0.5721, -1.0704, -0.7148, -1.4605, 0.1514],
[-1.5455, 1.5261, 1.3712, -1.3692, -1.0385],
[1.0159, 0.0484, -0.4317, -1.3518, 0.9220],
[-1.5225, 0.5126, -0.2473, 0.8433, 1.0807]]))
Bedeuten :
Tensor (-0.2308)

Beispiel 2:

Erstellen Sie einen 1D -Tensor mit 5 Werten und geben Sie den Durchschnittswert zurück.

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#Schalten Sie einen Tensor mit 5 numerischen Werten auf
Daten = Taschenlampe.Tensor ([10).6,20.7,30.6,40.4,50.0]))
#Anzeige
Druck (Daten)
drucken()
#Durchschnitt mit Mean ()
print ("Mean:")
Druck (Taschenlampe.Mittelwert (Daten))

Ausgang:

Tensor ([10).6000, 20.7000, 30.6000, 40.4000, 50.0000])
Bedeuten :
Tensor (30.4600)

Arbeiten Sie mit CPU

Wenn Sie eine argmax () -Funktion auf der CPU ausführen möchten, müssen wir einen Tensor mit einer CPU () -Funktion erstellen. Dies wird auf einer CPU -Maschine ausgeführt.

Wenn wir einen Tensor erstellen, können wir diesmal die Funktion cpu () verwenden.

Syntax:

Fackel.Tensor (Daten).Zentralprozessor()

Beispiel 1:

In diesem Beispiel erstellen wir einen Tensor mit 2 Dimensionen mit 3 Zeilen und 5 Spalten mit der Funktion cpu () und wenden die Funktion von Mean () auf Zeilen und Spalten an.

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#einen Tensor mit 2 Abmessungen (3 * 5)
#Mit zufälligen Elementen mit Randn () -Funktion
Daten = Taschenlampe.Randn (3,5).Zentralprozessor()
#Anzeige
Druck (Daten)
drucken()
#Durchschnittlich entlang der Spalten mit Mean ()
print ("Mittelstufe über Spalten:")
Druck (Taschenlampe.Mittelwert (Daten, Dim = 0))
drucken()
#Durchschnittlich entlang von Reihen mit Mean ()
print ("Mittel über Reihen:")
Druck (Taschenlampe.Mittelwert (Daten, Dim = 1))

Ausgang:

Tensor ([1).5484, 1.4450, 0.5954, -0.1447, -1.3809],
[-0.9090, -0.6124, 0.4644, 0.3485, 0.6863],
[-1.7201, 0.4546, -0.3618, 0.4858, -1.0712]])
Mittel über Spalten bedeuten:
Tensor ([-0).3602, 0.4291, 0.2326, 0.2298, -0.5886])
Mittel überreihen:
Tensor ([0).4126, -0.0044, -0.4426])

Wir können sehen, dass die Mittelwerte über die Spalten und Zeilen zurückgegeben werden.

Beispiel 2:

Erstellen Sie einen Tensor mit 5 * 5 Matrix mit der Funktion cpu () und geben Sie den Durchschnitt über die Zeilen und Spalten zurück.

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#einen Tensor mit 2 Abmessungen (5 * 5)
#Mit zufälligen Elementen mit Randn () -Funktion
Daten = Taschenlampe.Randn (5,5).Zentralprozessor()
#Anzeige
Druck (Daten)
drucken()
#Durchschnittlich entlang der Spalten mit Mean ()
print ("Mittelstufe über Spalten:")
Druck (Taschenlampe.Mittelwert (Daten, Dim = 0))
drucken()
#Durchschnittlich entlang von Reihen mit Mean ()
print ("Mittel über Reihen:")
Druck (Taschenlampe.Mittelwert (Daten, Dim = 1))

Ausgang:

Tensor ([-1.8994, 0.2208, -0.0023, 1.9119, 0.8428],
[-1.4042, -0.9700, 0.4683, 1.5860, -0.4229],
[-0.5011, 1.7210, -0.0949, -0.8114, -0.7528],
[0.1496, 0.4154, -0.5784, 0.2983, -0.2608],
[1.4232, 0.8856, -0.7154, -0.2667, 0.6884]]))
Mittel über Spalten bedeuten:
Tensor ([-0).4464, 0.4546, -0.1845, 0.5436, 0.0189])
Mittel überreihen:
Tensor ([0).2148, -0.1486, -0.0878, 0.0048, 0.4030])

Wir können sehen, dass die Mittelwerte über die Zeilen und Spalten zurückgegeben wurden.

Abschluss

In dieser Pytorch -Lektion haben wir die Funktion von Mean () und wie man sie auf einen Tensor anwendet, um die Durchschnittswerte über die Spalten und Zeilen zurückzuführen.

Wir haben auch einen Tensor mit der CPU () -Funktion erstellt und die Durchschnittswerte zurückgegeben. Wenn der DIM nicht in zwei oder mehrdimensionalen Tensor angegeben ist, gibt es im Durchschnitt die gesamten Werte zurück.