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Python PyTorch std用法及代碼示例


本文簡要介紹python語言中 torch.std 的用法。

用法:

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

參數

  • input(Tensor) -輸入張量。

  • dim(int或者python的元組:ints) -要減小的尺寸或尺寸。

關鍵字參數

  • unbiased(bool) -是否使用貝塞爾校正( )。

  • keepdim(bool) -輸出張量是否保留了dim

  • out(Tensor,可選的) -輸出張量。

參數

  • input(Tensor) -輸入張量。

  • unbiased(bool) -是否使用貝塞爾校正( )。

如果 unbiasedTrue ,將使用貝塞爾校正。否則,將計算樣本偏差,而不進行任何校正。

torch.std(input, unbiased) → Tensor

計算 input 張量中所有元素的標準差。

如果 unbiasedTrue ,將使用貝塞爾校正。否則,將計算樣本偏差,而不進行任何校正。

例子:

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

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注:本文由純淨天空篩選整理自pytorch.org大神的英文原創作品 torch.std。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。