torch.rand(*sizes, out=None)→ Tensor 返回一个张量,包含了从区间[0, 1)的均匀分布中抽取的一组随机数。张量的形状由参数sizes定义。 参数: sizes (int...) - 整数序列,定义了输出张量的形状 out (Tensor, optinal) - 结果张量 例子: torch.rand(2, 3) 0.0836 0.6151 0.6958 0.6998 0.2560 0.0139 [...
importtorch# 生成一个每个元素服从0-1均匀分布的4行3列随机张量tensor_1 = torch.rand(4,3)print(tensor_1, tensor_1.type()) AI代码助手复制代码 输出结果如下图所示: 二、torch.randn():构造标准正态分布张量的方法 torch.randn()是用于生成正态随机分布张量的函数,从标准正态分布中随机抽取一个随机数...
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...
输出打印:tensor([[0.7619, 0.4698, 0.2272], [0.7243, 0.2350, 0.8673]]) 输出打印:tensor([0.3755, 0.2517, 0.8641]),注意,一个参数表示列数,默认一行。 拓展1:torch.randint()返回在 [ low , high) 之间均匀生成的随机整数填充的张量。 张量的形状由变量的参数大小...
在PyTorch中我们一般使用如下方法固定随机数种子。这个函数的调用尽量放在所有import之后,其他代码之前。 defseed_everything(seed):torch.manual_seed(seed)# Current CPUtorch.cuda.manual_seed(seed)# Current GPUnp.random.seed(seed)# Numpy modulerandom.seed(seed)# Python random moduletorch.backends.cudnn.be...
PyTorch等概率随机取样与PyTorch随机数种子引言在机器学习和深度学习的应用场景中,数据集的随机取样和随机数种子(Random Seed)的设置对于实验的复现性和结果的可比性具有至关重要的影响。等概率随机取样可以确保每个样本被选择的概率相等,从而避免某些样本被过度选择或者某些样本从未被选择的情况。同时,随机数种子可以确保不...
返回一个张量,包含了从区间[0, 1)的均匀分布中抽取的一组随机数。输出张量的形状由参数sizes定义。 In[7]:x=torch.rand(2,3)In[8]:xOut[8]:tensor([[0.3135,0.1933,0.0303],[0.4189,0.2918,0.9607]]) 3) torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor ...
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。
首先要清楚我提到的固定随机数种子对可复现性起作用的前提:rand() 函数调用的次序固定。也就是说,假如在某次 rand() 调用之前我们插入了其他的 rand() 操作,那这次的结果必然不同。 >>>importtorch >>>fromutilsimportseed_everything >>> seed_eve...
seed_value =2020# 设定随机数种子np.random.seed(seed_value)random.seed(seed_value)os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed_value)# 为了禁止hash随机化,使得实验可复现。torch.manual_seed(seed_value)# 为CPU设置随机种子torch.cuda.manual_see...