var

paddle. var ( x, axis=None, unbiased=True, keepdim=False, name=None, *, correction=1, out=None ) [源代码] 

沿给定的轴 axis 计算 x 中元素的方差。

备注

别名支持: 参数名 input 可替代 x 和 dim 可替代 axis，如 input=tensor_x 等价于 x=tensor_x， dim=1 等价于 axis=1。

参数

x (Tensor) - 输入的 Tensor，数据类型为：float16、float32、float64。别名： input

axis (int|list|tuple，可选) - 指定对 x 进行计算的轴。axis 可以是 int、list(int)、tuple(int)。 别名：dim

如果 axis 包含多个维度，则沿着 axis 中的所有轴进行计算。axis 或者其中的元素值应该在范围[-D, D)内，D 是 x 的维度。

如果 axis 或者其中的元素值小于 0，则等价于 \(axis + D\) 。

如果 axis 是 None，则对 x 的全部元素计算方差。默认值为 None。

unbiased (bool，可选) - 是否使用无偏估计来计算方差。使用 \(N\) 来代表在 axis 上的维度，如果 unbiased 为 True，则在计算中使用 \(N - 1\) 作为除数。为 False 时将使用 \(N\) 作为除数。默认值为 True。

keepdim (bool，可选) - 是否在输出 Tensor 中保留输入的维度。除非 keepdim 为 True，否则输出 Tensor 的维度将比输入 Tensor 小一维，默认值为 False。别名： dim

name (str，可选) - 具体用法请参见 api_guide_Name，一般无需设置，默认值为 None。

correction (int|float，可选) - 样本数量与样本自由度之间的差异。该参数为仅关键字参数，默认值为 1（贝塞尔校正）。

out (Tensor，可选)- 输出的结果。该参数为仅关键字参数，默认值为 None。

返回

Tensor，沿着 axis 进行方差计算的结果，数据类型和 x 相同。

代码示例

          >>> import paddle

>>> x = paddle.to_tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [1.0, 4.0, 5.0]])
>>> out1 = paddle.var(x)
>>> print(out1.numpy())
2.6666667
>>> out2 = paddle.var(x, axis=1)
>>> print(out2.numpy())
[1.         4.3333335]

         