mindspore.ops.var_mean

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mindspore.ops.var_mean(input, axis=None, ddof=0, keepdims=False)[源代码]

默认情况下,输出Tensor各维度上的方差和均值,也可以对指定维度求方差和均值。如果 axis 是维度列表,则计算对应维度的方差和均值。

说明

如果 ddof 是0、1、True或False,支持的平台只有 AscendCPU 。其他情况下,支持平台是 AscendGPUCPU

参数:
  • input (Tensor[Number]) - 输入Tensor,其数据类型为数值型。shape: \((N, *)\) ,其中 \(*\) 表示任意数量的附加维度。

  • axis (Union[int, tuple(int)],可选) - 要进行归约计算的维度。只允许常量值。假设 input 的秩为r,取值范围[-r,r)。默认值: None ,计算所有元素的均值和方差。

  • ddof (Union[int, bool],可选) - δ自由度。如果为整数,计算中使用的除数是 \(N - ddof\) ,其中 \(N\) 表示元素的数量。如果为 True ,使用Bessel校正。如果是 False ,使用偏置估计来计算方差。默认值: 0

  • keepdims (bool,可选) - 是否保留输出Tensor的维度。如果为 True ,则保留缩小的维度,大小为1。否则移除维度。默认值: False

返回:

包含方差和均值的tuple。 假设输入 input 的shape为 \((x_0, x_1, ..., x_R)\)

  • 如果 axis 为(),且 keepdimsFalse ,则输出一个零维Tensor,表示输入Tensor input 中所有元素的方差。

  • 如果 axis 为int,取值为1,并且 keepdimsFalse ,则输出的shape为 \((x_0, x_2, ..., x_R)\)

  • 如果 axis 为tuple(int)或list(int),取值为(1, 2),并且 keepdimsFalse ,则输出Tensor的shape为 \((x_0, x_2, ..., x_R)\)

异常:
  • TypeError - input 不是Tensor。

  • TypeError - axis 不是以下数据类型之一:None、int或tuple。

  • TypeError - keepdims 不是bool类型。

  • ValueError - axis 超出范围。

支持平台:

Ascend GPU CPU

样例:

>>> import mindspore as ms
>>> input = ms.Tensor([[1, 2, 3, 4], [-1, 1, 4, -10]], ms.float32)
>>> output_var, output_mean = ms.ops.var_mean(input, 1, 2, True)
>>> print(output_var)
[[ 2.5]
 [54.5]]
>>> print(output_mean)
[[ 2.5]
 [-1.5]]