mindspore.Tensor.mean
- mindspore.Tensor.mean(axis=(), keep_dims=False)[源代码]
默认情况下,使用指定维度的平均值代替该维度的其他元素,以移除该维度。也可仅缩小该维度大小至1。 keep_dims 控制输出和输入的维度是否相同。
- 参数:
axis (Union[None, int, tuple(int), list(int)]) - 要减少的维度。默认值: (),缩小所有维度。只允许常量值。当 axis 为int、tuple(int)或list(int)时,记Tensor的维度为dim,则其取值范围为[-dim, dim)。
keep_dims (bool) - 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:
与输入的张量具有相同的数据类型的Tensor。
如果 axis 为(),且 keep_dims 为False,则输出一个0维Tensor,表示输入Tensor中所有元素的最大值。
如果 axis 为int,取值为1,并且 keep_dims 为False,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 keep_dims 为False,则输出Tensor的shape为 \((x_0, x_3, ..., x_R)\) 。
- 异常:
TypeError - axis 不是以下数据类型之一:int、Tuple或List。
TypeError - keep_dims 不是bool类型。
ValueError - axis 超出范围。
- 支持平台:
Ascend
GPU
CPU
样例:
>>> import numpy as np >>> from mindspore import Tensor >>> input_x = Tensor(np.array([1, 2, 3], dtype=np.float32)) >>> output = input_x.mean() >>> print(output) 2.0