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)
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