一、numpy的随机数生成 生成指定形状的0-1之间的随机数 生成指定范围内的随机整数 生成指定分布的随机整数 生成指定区间的均匀分布 按照指定概率从指定数组中,随机抽出某个数 二、Pytorch的随机数生成方式 生成0-1之间均匀分布抽取随机数 均匀生成范围内的随机整数 标准正态分布 生成随机排列 线性间距向量 利用生成随...
steps (int) - 在start和end间生成的样本数 out (Tensor, optional) - 结果张量 例子: torch.linspace(3, 10, steps=5) 3.0000 4.7500 6.5000 8.2500 10.0000 [torch.FloatTensor of size 5] a=torch.rand(3,3)print(a)#与a形状类似的数组b=torch.rand_like(a)print(b)#随机产生1~9的数,形状为3x3c...
返回一个张量,包含了从指定均值means和标准差std的离散正态分布中抽取的一组随机数。 标准差std是一个张量,包含每个输出元素相关的正态分布标准差。 In[16]:x=torch.normal(mean=0,std=torch.arange(1,6).float())In[17]:xOut[17]:tensor([0.2146,-1.0749,-1.6149,1.6429,-1.7384])...
这个生成器底层有一个 _index_sampler,shuffle 设置为真时它使用 BatchSampler(RandomSampler),随机抽取 batchsize 个数据索引,如果为假则使用 BatchSampler(SequentialSampler)顺序抽取。 上面所说的生成器的基类叫做 _BaseDataLoaderIter,在它的初始化函数中...
我们知道,计算机一般会使用混合线性同余法来生成伪随机数序列。在我们每次调用rand()函数时,就会执行一次或若干次下面的递推公式: xn+1=(axn+c)mod(m) 当a、c和m满足一定条件时,可以近似地认为x序列中的每一项符合均匀分布,通过x/m我们可以得到0到1之间的随机数。这类算法都有一个特点,就是一旦固定了序列的...
在使用PyTorch做实验时经常会用到生成随机数Tensor的方法,比如: torch.rand() torch.randn() torch.normal() torch.linespace() 在很长一段时间里我都没有区分这些方法生成的随机数究竟有什么不同,由此在做实验的时候经常会引起一些莫名其妙的麻烦。
1 第一种情况,浅显地讲,我们只需要固定所有随机数种子就行。 我们知道,计算机一般会使用混合线性同余法来生成伪随机数序列。在我们每次调用rand()函数时,就会执行一次或若干次下面的递推公式: 当、 和 满足一定条件时,可以近似地认为 序列中的每一项符合均匀分布,通过 我们可以得到0到1之间的随机数。这类算法都...
torch.rand(size):生成 (0,1) 内均匀分布的随机数 torch.randn(size):生成标准正态分布 (0,1) 的随机数 torch.normal(mean, std, out=None):生成正态分布的随机数,注意 mean 和 std 都是 tensor 格式,mean 默认 0,std 默认 1 更多的随机抽样方法,参见链接:https://pytorch.org/docs/stable/torch.ht...
rand:随机生成(0,1)之间的tensor; randn:随机生成均值为0方差为1的tensor; randperm:生成随机数 实例: print('生成随机矩阵0-1',torch.rand(10)) print('生成正态分布矩阵(均值为0方差为1):',torch.randn(4,5)) print('生成随机数:',torch.randperm(10)) ...
(end-start)/(steps-1) 除了创建均分数列,还可以创建对数均分数列: 这里的 base 表示以什么为底。最后一个方法就是「torch.eye():创建单位对角矩阵,默认是方阵」 n,m 分别是矩阵的行数和列数。 依概率分布创建张量「torch.normal():生成正态分布(高斯分布), 这个使用的比较多」...