Функция torch.var в PyTorch
Справочное руководство PyTorch torch
torch.varявляется функцией в PyTorch, используемой для возврата дисперсии тензора. Дисперсия — это среднее квадратов разностей между каждой точкой данных и средним, измеряющее разброс данных.
Определение функции
torch.var(input, dim, unbiased, keepdim=False)
Пример использования
Пример
import torch
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
# Возвращает дисперсию всех элементов
print("Variance:", torch.var(x))
# Дисперсия вдоль dim=0
y = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
print("dim=0 variance:", torch.var(y, dim=0))
print("dim=1 variance:", torch.var(y, dim=1))
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
# Возвращает дисперсию всех элементов
print("Variance:", torch.var(x))
# Дисперсия вдоль dim=0
y = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
print("dim=0 variance:", torch.var(y, dim=0))
print("dim=1 variance:", torch.var(y, dim=1))
Результат вывода:
方差: tensor(2.5000) dim=0 方差: tensor([2.2500, 2.2500, 2.2500]) dim=1 方差: tensor([1., 1.])
Другие расширения