Tensor.mean() 与 torch.mean()

参考来源：
Pytorch 文档：TORCH.MEAN
Pytorch 文档：TORCH.TENSOR.MEAN

Tensor.mean()

Tensor.mean(dim=None, keepdim=False, *, dtype=None) → Tensor
见 torch.mean()。

torch.mean()

torch.mean(input, *, dtype=None) → Tensor
返回张量中所有元素的平均值。
参数：

• input (Tensor)：输入张量。

关键字参数：

• dtype (torch.dtype, optional)：返回张量的所需数据类型。 如果指定，则在执行操作之前，输入张量将会被转换。 这对于防止数据类型溢出很有用。 默认值：None。

a = torch.randn(1, 3)
print(a)
print(torch.mean(a))
"""output:
tensor([[ 0.2294, -0.5481,  1.3288]])
tensor(0.3367)
"""

torch.mean(input, dim, keepdim=False, *, dtype=None, out=None) → Tensor
返回给定维度 dim 中输入张量的每一行的平均值。 如果 dim 是维度列表，则缩减所有维度。
如果 keepdim 为 True，则输出张量的大小与输入的大小相同，除了维度为 1 的维度以外。否则，dim 会被压缩（参见 torch.squeeze()），导致输出张量的维度少 1（或 len(dim)）。

a = torch.randn(4, 4)
print(a)
print(torch.mean(a, 1))
print(torch.mean(a, 1, True))
"""output:
tensor([[-0.3841,  0.6320,  0.4254, -0.7384],
        [-0.9644,  1.0131, -0.6549, -1.4279],
        [-0.2951, -1.3350, -0.7694,  0.5600],
        [ 1.0842, -0.9580,  0.3623,  0.2343]])
tensor([-0.0163, -0.5085, -0.4599,  0.1807])
tensor([[-0.0163],
        [-0.5085],
        [-0.4599],
        [ 0.1807]])
"""