在PyTorch中生成随机数是一个常见的操作,PyTorch提供了多种函数来生成不同类型的随机数。以下是关于如何在PyTorch中生成随机数的详细解答: 1. 导入PyTorch库 首先,你需要导入PyTorch库。在Python代码中,这通常通过以下语句完成: python import torch 2. 使用PyTorch的随机数生成函数 PyTorch提供了多种随机数生成函数,...
torch.linspace()与torch.logspace(): #生成0到10的4个数构成的等差数列a = torch.linspace(0,10,steps=4)print(a)#生成0到10的5个数构成的等差数列b = torch.linspace(0,10,steps=5)print(b)#生成10的0次方为起始值,10的-1次方为终止值的8个数构成的等比数列c = torch.logspace(0,-1,steps=8)...
pytorch的一些基本操作 torch.FloatTensor用于生成数据类型为浮点型的Tensor,传递给torch.FloatTensor的参数可以是列表,也可以是一个维度值。 torch.IntTensor用于生成数据类型为整型的Tensor,传递给传递给torch.IntTensor的参数可以是列表,也可以是一个维度值。 torch.randn 用于生成数据类型为浮点数且维度指定的随机Tensor,...
torch.normal(means, std, out=None)→→ Tensor 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。 参数: means (float, optional) - 均值 std (Tensor) - 标准差 out (Tensor) - 输出张量 例子: torch.nor...
PyTorch生成随机数的几种类型: torch.rand() 均匀分布 torch.randint(low, high) torch.randint_like() torch.randn() 标准正态分布 torch.randn_like() torch.randperm() 随机排列 torch.linespace() 线性间距向量 torch.poisson() 泊松分布 1. 均匀分布:torch.rand() ...
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 ...
一、生成张量 pytorch中的张量类似于numpy中的ndarray,但是张量的数据类型只能为数值型。定义张量or创建函数时都可以指定device。 1.torch.empty(size,dtype=None,device=None, requires_grad=False)--生成一个指定形状为size的非初始化张量。 #数据随机生成torch.empty(2) ...
事情的起因是一位网友发现，在PyTorch中用NumPy来生成随机数时，受到数据预处理的限制，会多进程并行加载数据，但最后每个进程返回的随机数却是相同的。他还举出例子证实了自己的说法。如下是一个示例数据集，它会返回三个元素的随机向量。这里采用的批量大小分别为2，工作进程为4个。然后神奇的事情发生了：每个进程...
1.针对CPU上的随机数生成器：在PyTorch中，有一个全局的随机数生成器。为了确保结果的重现性，可以通过...
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 ...