PyTorch 텐서는 numpy 배열과 같습니다. 유일한 차이점은 텐서가 GPU를 사용하여 숫자 계산을 가속화한다는 것입니다. 평균 텐서의 값은 torch.mean()을 사용하여 계산됩니다. 방법. 입력 텐서에 있는 모든 요소의 평균 값을 반환합니다. 또한 적절한 축 또는 희미한 값을 제공하여 행 및 열의 평균을 계산할 수 있습니다.
텐서의 표준 편차는 torch.std()를 사용하여 계산됩니다. . 텐서에 있는 모든 요소의 표준 편차를 반환합니다. 평균과 같이 , 표준 편차도 계산할 수 있습니다. , 행 또는 열 단위.
단계
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필요한 라이브러리를 가져옵니다. 다음 모든 Python 예제에서 필수 Python 라이브러리는 torch입니다. . 이미 설치했는지 확인하십시오.
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PyTorch 텐서를 정의하고 인쇄하십시오.
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torch.mean(input, axis)을 사용하여 평균을 계산합니다. . 여기서 입력은 평균을 계산해야 하는 텐서이고 축(또는 dim )는 차원 목록입니다. 계산된 평균을 새 변수에 할당합니다.
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torch.std(input, axis)를 사용하여 표준편차를 계산합니다. . 여기서 입력은 텐서입니다. 및 축 (또는 어두운 )는 차원 목록입니다. 계산된 표준 편차를 새 변수에 할당합니다.
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위에서 계산한 평균과 표준편차를 출력합니다.
예시 1
다음 Python 프로그램은 1D 텐서의 평균과 표준편차를 계산하는 방법을 보여줍니다.
# 1D 텐서의 평균 및 표준 편차를 계산하는 Python 프로그램# 라이브러리 가져오기 토치# 텐서 생성T =torch.Tensor([2.453, 4.432, 0.754, -6.554])print("T:", T )# 평균과 표준편차를 계산합니다.mean =torch.mean(T)std =torch.std(T)# 계산된 평균과 표준편차를 출력합니다.print("Mean:", mean)print("Standard deviation:", std) 출력
T:텐서([ 2.4530, 4.4320, 0.7540, -6.5540])평균:텐서(0.2713)표준편차:텐서(4.7920)
예시 2
다음 Python 프로그램은 2차원 텐서의 평균과 표준편차를 두 차원, 즉 행 단위와 열 단위로 계산하는 방법을 보여줍니다.
# 필요한 라이브러리 가져오기import torch# 3x4 2D 텐서 생성 T =torch.Tensor([[2,4,7,-6],[7,33,-62,23],[2,-6,-77 ,54]])print("T:\n", T)# 평균과 표준편차를 계산합니다.mean =torch.mean(T)std =torch.std(T)print("평균:", mean)print(" 표준 편차:", std)# 열 방향 평균과 stdmean을 계산합니다. =torch.mean(T, axis =0)std =torch.std(T, axis =0)print("열 방향 평균:\n", mean)print("열별 표준 편차:\n", std)# 행별 평균을 계산하고 stdmean =torch.mean(T, axis =1)std =torch.std(T, axis =1)print( "행별 평균:\n", mean)print("행별 표준편차:\n", std) 출력
T:텐서([[ 2., 4., 7., -6.], [ 7., 33., -62., 23.], [ 2., -6., -77., 54.]])평균:텐서(-1.5833)표준편차:텐서(36.2703)열별 평균:텐서([ 3.6667, 10.3333, -44.0000, 23.6667])열별 표준편차:28.68([52,70] 44.7996, 30.0056])행별 평균:텐서([ 1.7500, 0.2500, -6.7500])행별 표준편차:텐서([ 5.5603, 42.8593, 53.8602])