一、Pytorch张量与数据类型 1.生成随机矩阵 Tensor(张量) 构造一个随机初始化的矩阵:torch.rand 全0矩阵:torch.zeros 全0矩阵:torch.ones 直接从数据构造张量:torch.tensor 示例代码如下 import torch # 0-1之间均匀分布随机数,2行3列数组 x = torch.rand(2, 3) print(x) # 0-1之间正态分布随机数, 3...
torch.rand(5, 3) # 5*3 , [0, 1)的随机数 torch.rand_like(m) #创建和m的size一样的随机数矩阵 torch.rand(3, 3) # 5*3 , mean=0, variance=1,的正态分布 torch.randint(1, 10, (3,3)) #3*3的整数矩阵(1-10之间) 1. 2. 3. 4. tensor类型和形状 a = torch.Tensor([1, 2, ...
Pytorch矩阵操作积累 没信号 机器学习菜鸡 8 人赞同了该文章 目录 收起 1. torch.topk 2. tensor.expand 3. torch.eq 4. torch.sum 5. 有关随机数产生的几个函数: (1) torch.rand (2) torch.randn (3) torch.randint (4) tensor.random_ (5) torch.randperm 6. torch.item 7. torch.to...
zeros(2,2)# 全为0的矩阵 >>> torch.ones(2,2) # 全为1的矩阵 >>> torch.eye(2,2) # 单位矩阵 2.2.2. 随机矩阵创建方法 # 按照所给维度创建矩阵,用标准正态分布(N(0,1))中的随机数来填充 >>> torch.randn(2,2) tensor([[ 0.9798, 0.4567], [-0.4731, -0.3492]]) #和randn一样,但是...
因为pytorch对python的版本没有比较特殊的要求,所以这里3.7或3.8或3.9都是可以的。接下来执行一个pytorch官方给出的测试示例,生成一个随机数矩阵: 代码语言:javascript 复制 dechin@ubuntu2004:~/projects/pytorch$ singularity exec pytorch.sif python3-c"import torch;x = torch.rand(5, 3);print(x)"tensor([...
在上面的例子中,我们设置了随机数种子为42,并生成了一个大小为3x3的随机矩阵。由于我们设置了相同的随机数种子,每次运行该代码都会得到相同的结果。应用实例在机器学习和深度学习的实验中,我们经常需要使用等概率随机取样和随机数种子来控制随机性。例如,我们可以使用等概率随机取样从数据集中划分出训练集、验证集和测试...
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)) ...
为了知道模块中可以调用哪些函数和类,我们调用 dir 函数。例如,我们可以(查询随机数生成模块中的所有属性:)
在代码中,我通过matmul函数创建了一个输入向量,该向量用于从均值为 0 且方差为 1 的正态分布创建填充随机数的矩阵。 加权矩阵将具有与输入相同的大小,但具有不同的值。偏差由正态分布的单个值组成。我们可以使用matmul在输入和权重之间进行矩阵乘法,然后我们可以应用激活函数sigm(称为 sigmoid)来映射 0 和 1 之...