[PyTorch] 텐서 요소의 평균 계산: torch.mean() 설명

소개

  torch.mean은 PyTorch에서 텐서의 모든 요소에 대한 평균을 계산하는 함수입니다. 이 함수는 텐서의 특정 차원(axis)에서 평균을 구할 수 있는 옵션을 제공하며, 다양한 차원의 텐서에 적용할 수 있습니다. torch.mean은 벡터, 행렬, 다차원 텐서의 요소들을 평균 내는 데 유용하며, 통계적 분석과 딥러닝 모델에서 자주 사용됩니다.

 

기본 사용법

상세 설명

• 전체 요소 평균
  
  • torch.mean(tensor)는 텐서의 모든 요소를 더한 후 그 개수로 나눈 값을 반환하여 평균을 계산합니다.
  • 이 기능은 텐서의 전체 평균을 필요로 하는 다양한 계산에 유용합니다.
• 차원별 평균
  
  • torch.mean(tensor, dim=0)와 같이 dim 인수를 사용하면 특정 차원(axis)에서 평균을 계산할 수 있습니다.
  • 이 기능은 특히 텐서의 각 차원에서 평균을 구하여 데이터를 축소하거나 특정 차원에서의 통계를 구할 때 유용합니다.

예시 설명

• 첫 번째 예시에서 torch.mean(tensor)는 1D 텐서 [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]의 모든 요소의 평균을 계산하여 3.0을 반환합니다.
• 두 번째 예시에서는 2D 텐서의 모든 요소의 평균은 3.5이며, dim=0과 dim=1을 사용하여 각각 열과 행의 평균을 구할 수 있습니다.

import torch

# 1D 텐서 생성
tensor = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])

# 모든 요소의 평균 계산
result = torch.mean(tensor)
print(result)
# 출력: tensor(3.0)

# 2D 텐서 생성
tensor = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])

# 모든 요소의 평균 계산
total_mean = torch.mean(tensor)
print(total_mean)
# 출력: tensor(3.5)

# 특정 차원에서의 평균 계산 (dim=0: 각 열의 평균)
column_mean = torch.mean(tensor, dim=0)
print(column_mean)
# 출력: tensor([2.5, 3.5, 4.5])

# 특정 차원에서의 평균 계산 (dim=1: 각 행의 평균)
row_mean = torch.mean(tensor, dim=1)
print(row_mean)
# 출력: tensor([2.0, 5.0])

 

라이센스

  PyTorch의 표준 라이브러리와 내장 함수들은 BSD-style license 하에 배포됩니다. 이 라이센스는 자유 소프트웨어 라이센스로, 상업적 사용을 포함한 거의 모든 용도로 사용이 가능합니다. 라이센스와 저작권 정보는 PyTorch의 공식 GitHub 리포지토리에서 확인할 수 있습니다.

 

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