mean

paddle. mean ( x, axis=None, keepdim=False, name=None )

该OP沿 axis 计算 x 的平均值。

参数

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

  • 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)。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 的全部元素计算平均值。默认值为None。

  • keepdim (bool, 可选) - 是否在输出Tensor中保留减小的维度。如果 keepdim 为True,则输出Tensor和 x 具有相同的维度(减少的维度除外,减少的维度的大小为1)。否则,输出Tensor的形状会在 axis 上进行squeeze操作。默认值为False。

  • name (str, 可选) - 操作的名称(可选,默认值为None)。更多信息请参见 Name

返回

Tensor ,沿着 axis 进行平均值计算的结果,数据类型和 x 相同。

代码示例

import paddle

x = paddle.to_tensor([[[1., 2., 3., 4.],
                        [5., 6., 7., 8.],
                        [9., 10., 11., 12.]],
                        [[13., 14., 15., 16.],
                        [17., 18., 19., 20.],
                        [21., 22., 23., 24.]]])
out1 = paddle.mean(x)
# [12.5]
out2 = paddle.mean(x, axis=-1)
# [[ 2.5  6.5 10.5]
#  [14.5 18.5 22.5]]
out3 = paddle.mean(x, axis=-1, keepdim=True)
# [[[ 2.5]
#   [ 6.5]
#   [10.5]]
#  [[14.5]
#   [18.5]
#   [22.5]]]
out4 = paddle.mean(x, axis=[0, 2])
# [ 8.5 12.5 16.5]