torch.std_mean

torch.std_mean(input, dim, unbiased, keepdim=False, *, out=None)

Если unbiased равно True, будет использована поправка Бесселя для вычисления стандартного отклонения. В противном случае вычисляется выборочное отклонение без какой-либо поправки.

Параметры:

• input (Тензор) – входной тензор.
• dim (int или кортеж из целых чисел, необязательно) – измерение или измерения для сокращения. Если None, все измерения сокращаются.

Ключевые аргументы:

• unbiased (bool) – использовать ли поправку Бесселя ($\delta N = 1$).
• keepdim (bool) – сохранять ли размерность выходного тензора или нет.
• out (Тензор, необязательно) – выходной тензор.

Возвращает:

Кортеж (std, mean) содержащий стандартное отклонение и среднее значение.

torch.std_mean(input, unbiased)

Вычисляет стандартное отклонение и среднее значение всех элементов в тензоре input.

Если unbiased равно True, будет использована поправка Бесселя. В противном случае вычисляется выборочное отклонение без какой-либо поправки.

Параметры:

• input (Тензор) – входной тензор.
• unbiased (bool) – использовать ли поправку Бесселя ($\delta N = 1$).

Возвращает:

Кортеж (std, mean) содержащий стандартное отклонение и среднее значение.

Пример:

>>> a = torch.tensor([[-0.8166, -1.3802, -0.3560]])
>>> torch.std_mean(a, unbiased=False)
(tensor(0.4188), tensor(-0.8509))