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废话不多说,我就直接上代码吧!
> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) > np.mean(a) # 将上面二维矩阵的每个元素相加除以元素个数(求平均数) 2.5 > np.mean(a, axis=0) # axis=0,计算所有子数组的平均值 array([ 2., 3.]) > np.mean(a, axis=1) # axis=1,对每一个子数组,计算它的平均值 array([ 1.5, 3.5])
使用以下代码验证正确
X = np.mean(last_layer_delta_of_all_input, axis=0) print 'X:', X print 'X_shape:', X.shape print 'own mean' X = np.zeros((10,1)) for delta in last_layer_delta_of_all_input: X += delta X /= 10 print 'own X:', X
以上这篇numpy求平均值的维度设定的例子就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
标签:
numpy,平均值,维度
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年12月28日
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