PyTorch torch.std_mean 函数
Pytorch torch 参考手册torch.std_mean 是 PyTorch 中用于同时返回张量的标准差和均值的函数。这是一个高效的函数，可以在一次操作中同时计算标准差和均值。
函数定义
torch.std_mean(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])
# 同时返回标准差和均值
std, mean = torch.std_mean(x)
print("标准差:", std)
print("均值:", mean)
# 沿 dim=0 同时返回标准差和均值
y = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
std0, mean0 = torch.std_mean(y, dim=0)
print("dim=0 标准差:", std0)
print("dim=0 均值:", mean0)
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
# 同时返回标准差和均值
std, mean = torch.std_mean(x)
print("标准差:", std)
print("均值:", mean)
# 沿 dim=0 同时返回标准差和均值
y = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
std0, mean0 = torch.std_mean(y, dim=0)
print("dim=0 标准差:", std0)
print("dim=0 均值:", mean0)
输出结果为：
标准差: tensor(1.5811) 均值: tensor(3.) dim=0 标准差: tensor([1.5000, 1.5000, 1.5000]) dim=0 均值: tensor([2.5000, 3.5000, 4.5000])