torch.var

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

Если unbiased равно True, будет использоваться поправка Бесселя. В противном случае вычисляется выборочная дисперсия без какой-либо поправки.

Параметры:

• input (Тензор) – входной тензор.
• dim (int или кортеж 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 выходной тензор dim.
• out (Тензор, необязательно) – выходной тензор.

torch.var(input, unbiased) → Тензор

Вычисляет дисперсию всех элементов в тензоре input.

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

Параметры:

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

Пример:

>>> a = torch.tensor([[-0.8166, -1.3802, -0.3560]])
>>> torch.var(a, unbiased=False)
tensor(0.1754)