numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 1. 这是的np是numpy包的缩写,np.random.normal()的意思是一个正态分布,normal这里是正态的意思。我在看孪生网络的时候看到这样的一个例子:numpy.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape) ,意义如下: 参数loc(float):正态分布的均值,对应着这个...
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#构建apply函数体fromtorch.nnimportinitimporttorchclassA:def__init__(self): self.weight= torch.tensor([0.0, 0.0]) self.bias=0passdefapply(self, func): func(self) B=A()definit_weight(B):definit_value(m):ifhasattr(m,'weight'): init.normal_(m.weight,0.0, 0.02) B.apply(init_value)...
import torch torch.manual_seed(1) print('随机1:', torch.rand(1, 2, 3)) print('随机2:', torch.rand(1, 2, 3)) torch.manual_seed(1) print('随机3:', torch.rand(1, 2, 3)) 输出: 随机1: tensor([[[0.7576, 0.2793, 0.4031], [0.7347, 0.0293, 0.7999]]]) 随机2:tensor([[[0.3...
python-torch numpy matploit pandas numpy 数组对象是 NumPy 中最核心的组成部分,这个数组叫做 ndarray,是“N-dimensional array”的缩写。其中的 N 是一个数字,指代维度. 在 NumPy 中,数组是由 numpy.ndarray 类来实现的,它是 NumPy 的核心数据结构。
torch.manual_seed(1)# Sets the seed for generating random numbers.reproducibleN_SAMPLES=20N_HIDDEN=300# training datax=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,N_SAMPLES),1)print('x.size()',x.size())# torch.normal(mean, std, out=None) → Tensory=x+0.3*torch.normal(torch.zeros(N_SAMPLES...
get_default_dtype() # 现在默认float32 torch.FloatTensor torch.float32 torch.setdefaulttensor_type(t) 输入参数t为张量数据的浮点类型。用于设置张量数据的默认类型。 torch.numel(input)->int,输入input为张量形式。返回int,为元素的总数。例子: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> a...
最后,如果您使用的是Pytorch,则需要将图像转换为Torch.Tensor。唯一需要注意的是,使用Pytorch,我们的图像维度中首先是通道,而不是最后是通道。最后,我们还可以选择张量的输出类型。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classToTensor(object):def__init__(self,X_type=None,Y_type=None):# must...
立方体、圆柱体、三棱锥等基本几何体的绘制,比较简单,不做过多介绍,直接上一些案例。更多几何体的函数可从官网查询。 # Open3D绘制圆球并可视化# 半径 radius=1.0 分辨率 resolution=40import open3d as o3dmesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_sphere(radius=1.0, resolution...