PyTorch torch.std 函数
Pytorch torch 参考手册torch.std 是 PyTorch 中用于返回张量的标准差的函数。标准差是方差的平方根，衡量数据的离散程度。
函数定义
torch.std(input, dim, unbiased, keepdim=False)
使用示例
实例
import torch
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
# 返回所有元素的标准差
print("标准差:", torch.std(x))
# 沿 dim=0 标准差
y = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
print("dim=0 标准差:", torch.std(y, dim=0))
print("dim=1 标准差:", torch.std(y, dim=1))
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
# 返回所有元素的标准差
print("标准差:", torch.std(x))
# 沿 dim=0 标准差
y = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
print("dim=0 标准差:", torch.std(y, dim=0))
print("dim=1 标准差:", torch.std(y, dim=1))
输出结果为：
标准差: tensor(1.5811) dim=0 标准差: tensor([1.5000, 1.5000, 1.5000]) dim=1 标准差: tensor([1.0000, 1.0000])