PyTorch torch.var()：求方差（附带实例）

使用 torch.var() 函数求方差，该函数返回输入张量中所有元素的方差，有以下两种格式：

torch.var(input, unbiased=True)
torch.var(input, dim, unbiased=True, keepdim=False, *, out=None)

参数说明：

• input：输入一个张量；
• dim：要求和的维度，可以是一个列表，当 dim=0 时，即第 0 个维度会缩减，也就是说将 N 行压缩成一行，故相当于对列进行求和，当 dim=1 时，对行进行求和；
• unbiased：是否使用无偏估计，布尔型。如果 unbiased 为 False，则将通过有偏估计量计算方差，否则将使用“贝塞尔校正”更正；
• keepdim：求和之后，这个 dim 的元素个数为 1，所以要被去掉，如果要保留这个维度，则应该将 keepdim 设置为 True。

分别设置不同参数的示例如下：

1) 设置参数 input 和 dim：

# 导入torch库
import torch
# 创建一个张量a
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
# 沿着第1维计算张量a的元素方差，并将结果赋值给变量var_result
var_result = torch.var(a.float(), 1)
# 打印var_result的值
print(var_result)

输出结果如下：

var_result = torch.var(a.float(), 1)

2) 设置参数 unbiased：

torch.var(a.float(),1,unbiased=False)

输出结果如下：

tensor([0.2500, 0.2500])

3) 设置参数 keepdim：

torch.var(a.float(), 1, unbiased=False, keepdim=True)

输出结果如下：

tensor([[0.2500],[0.2500]])