声明：此篇文章是个人学习笔记，并非教程，所以内容可能不够严谨。可作参考，但不保证绝对正确。如果你发现我的文章有什么错误，非常欢迎指正，谢谢哦

torch.mean参数简单介绍

#求所有元素的平均值：input是要处理的张量；返回值是1个数，张量形式
torch.mean(input, *, dtype=None) → Tensor 

#沿张量中某个维度求平均值：input是要处理的张量，dim是想求的维度，keepdim是否保留长度为1的维度；返回值是张量形式，维数默认和原张量一样。
torch.mean(input, dim, keepdim=False, *, dtype=None, out=None) → Tensor

实验验证函数和参数作用

数据集

以batch=2，channel=2，hight=4， width=4的图片为例，即维度为[2, 2, 4, 4]的张量：
batch1:（红色、橙色为两个不同的通道，下同）

batch2:

以下用代码实验：

data = torch.tensor(
        [[[ [9.0, 0, 7, 6],
            [3, 2, 6, 8],
            [7, 5, 4, 4],
            [4, 8, 3, 5]],

         [  [3, 8, 7, 2],
            [9, 6, 1, 2],
            [2, 0, 8, 0],
            [2, 9, 8, 4]]],

         [[ [6, 1, 5, 6],
            [2, 3, 4, 8],
            [5, 3, 3, 3],
            [4, 1, 8, 4]],

          [ [3, 6, 5, 4],
            [4, 9, 8, 5],
            [7, 1, 5, 4],
            [4, 4, 8, 6]]]
         ]
)
total_mean = torch.mean(data)
print(total_mean)
print(total_mean.size())
#输出结果为：
#tensor(4.7031)，也就是所有元素的平均值
#torch.Size([])
mean_data = torch.mean(data, dim=0, keepdim=True)
print('dim=0', mean_data)
print(mean_data.size())
#dim=0 tensor([[[[7.5000, 0.5000, 6.0000, 6.0000],
#         [2.5000, 2.5000, 5.0000, 8.0000],
#         [6.0000, 4.0000, 3.5000, 3.5000],
#         [4.0000, 4.5000, 5.5000, 4.5000]],
#
#        [[3.0000, 7.0000, 6.0000, 3.0000],
#         [6.5000, 7.5000, 4.5000, 3.5000],
#         [4.5000, 0.5000, 6.5000, 2.0000],
#         [3.0000, 6.5000, 8.0000, 5.0000]]]])
#torch.Size([1, 2, 4, 4])
#即对不同batch求平均值变为1个batch
mean_data = torch.mean(data, dim=1, keepdim=True)
print('dim=1', mean_data)
print(mean_data.size())
#dim=1 tensor([[[[6.0000, 4.0000, 7.0000, 4.0000],
#          [6.0000, 4.0000, 3.5000, 5.0000],
#          [4.5000, 2.5000, 6.0000, 2.0000],
#          [3.0000, 8.5000, 5.5000, 4.5000]]],
#
#        [[[4.5000, 3.5000, 5.0000, 5.0000],
#          [3.0000, 6.0000, 6.0000, 6.5000],
#          [6.0000, 2.0000, 4.0000, 3.5000],
#          [4.0000, 2.5000, 8.0000, 5.0000]]]])
#torch.Size([2, 1, 4, 4])
#即对不同通道求平均值变为1个通道
mean_data = torch.mean(data, dim=2, keepdim=True)
print('dim=2', mean_data)
print(mean_data.size())
#dim=2 tensor([[[[5.7500, 3.7500, 5.0000, 5.7500]],
#
#         [[4.0000, 5.7500, 6.0000, 2.0000]]],
#
#        [[[4.2500, 2.0000, 5.0000, 5.2500]],
#
#         [[4.5000, 5.0000, 6.5000, 4.7500]]]])
#torch.Size([2, 2, 1, 4])
#即对图片不同行求平均值变为1行
mean_data = torch.mean(data, dim=3, keepdim=True)
print('dim=3', mean_data)
print(mean_data.size())
#dim=3 tensor([[[[5.5000],
#          [4.7500],
#          [5.0000],
#          [5.0000]],
#
#         [[5.0000],
#          [4.5000],
#          [2.5000],
#          [5.7500]]],
#
#        [[[4.5000],
#          [4.2500],
#          [3.5000],
#          [4.2500]],
#
#         [[4.5000],
#          [6.5000],
#          [4.2500],
#          [5.5000]]]])
#torch.Size([2, 2, 4, 1])
#即对图片不同列求平均值变为1列

上述实验可验证：
dim指明的维度对应张量维度的索引，即0对应最外层batch，1对应channel，2对应hight， 3对应width。

mean_data = torch.mean(data, dim=3, keepdim=False)
print('dim=3', mean_data)
print(mean_data.size())
#dim=3 tensor([[[5.5000, 4.7500, 5.0000, 5.0000],
#         [5.0000, 4.5000, 2.5000, 5.7500]],
#
#        [[4.5000, 4.2500, 3.5000, 4.2500],
#         [4.5000, 6.5000, 4.2500, 5.5000]]])
#torch.Size([2, 2, 4])

上述实验可验证：
keepdim表示是否保留长度为1的维度，默认情况下为False。也就是说，由于对列求平均值后，列数变为1了，当keepdim为False时，就把这个维度去除，原来的四维张量变为三维张量。