Python PyTorch std用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.std 的用法。

用法:

torch.std(input, dim, unbiased, keepdim=False, *, out=None) → Tensor

参数：

• input(Tensor) -输入张量。

• dim(int或者python的元组：ints) -要减小的尺寸或尺寸。

关键字参数：

• unbiased(bool) -是否使用贝塞尔校正(\delta N = 1)。

• keepdim(bool) -输出张量是否保留了dim。

• out(Tensor,可选的) -输出张量。

参数：

• input(Tensor) -输入张量。

• unbiased(bool) -是否使用贝塞尔校正(\delta N = 1)。

如果 unbiased 是 True ，将使用贝塞尔校正。否则，将计算样本偏差，而不进行任何校正。

torch.std(input, unbiased) → Tensor

计算 input 张量中所有元素的标准差。

如果 unbiased 是 True ，将使用贝塞尔校正。否则，将计算样本偏差，而不进行任何校正。

例子：

>>> a = torch.tensor([[-0.8166, -1.3802, -0.3560]])
>>> torch.std(a, unbiased=False)
tensor(0.4188)