本文整理汇总了Python中torch.Tensor.mean方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python Tensor.mean方法的具体用法？Python Tensor.mean怎么用？Python Tensor.mean使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类torch.Tensor的用法示例。
在下文中一共展示了Tensor.mean方法的2个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: standardize
# 需要导入模块: from torch import Tensor [as 别名]
# 或者: from torch.Tensor import mean [as 别名]
def standardize(X: Tensor) -> Tensor:
r"""Standardize a tensor by dim=0.
Args:
X: A `n` or `n x d`-dim tensor
Returns:
The standardized `X`.
Example:
>>> X = torch.rand(4, 3)
>>> X_standardized = standardize(X)
"""
X_std = X.std(dim=0)
X_std = X_std.where(X_std >= 1e-9, torch.full_like(X_std, 1.0))
return (X - X.mean(dim=0)) / X_std示例2: forward
# 需要导入模块: from torch import Tensor [as 别名]
# 或者: from torch.Tensor import mean [as 别名]
def forward(self, tensor: torch.Tensor): # pylint: disable=arguments-differ
mean = tensor.mean(-1, keepdim=True)
std = tensor.std(-1, unbiased=False, keepdim=True)
return self.gamma * (tensor - mean) / (std + self.eps) + self.beta