PyTorch torch.std_mean 関数
Pytorch torch リファレンスマニュアルtorch.std_meanは、PyTorch でテンソルの標準偏差と平均を同時に返すための関数です。これは、一度の操作で標準偏差と平均を同時に計算できる高効率な関数です。
関数定義
torch.std_mean(input, dim, unbiased, keepdim=False)
使用例
例
import torch
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
# 標準偏差と平均を同時に返す
std, mean = torch.std_mean(x)
print("標準偏差:", std)
print("平均:", mean)
# dim=0 に沿って標準偏差と平均を同時に返す
y = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
std0, mean0 = torch.std_mean(y, dim=0)
print("dim=0 標準偏差:", std0)
print("dim=0 平均:", mean0)
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
# 標準偏差と平均を同時に返す
std, mean = torch.std_mean(x)
print("標準偏差:", std)
print("平均:", mean)
# dim=0 に沿って標準偏差と平均を同時に返す
y = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
std0, mean0 = torch.std_mean(y, dim=0)
print("dim=0 標準偏差:", std0)
print("dim=0 平均:", mean0)
出力結果は次のとおりです。
标准差: tensor(1.5811) 均值: tensor(3.) dim=0 标准差: tensor([1.5000, 1.5000, 1.5000]) dim=0 均值: tensor([2.5000, 3.5000, 4.5000])
その他の拡張