randint()方法返回一个张量,其中充满了给定形状在低(包含)和高(不包含)之间均匀分布的随机整数。形状它可以是一个元组或包含非负成员的列表。low的默认值是0。当只传递一个int参数时,默认情况下low获取值0,high获取传递的值。 torch.randint(2,5, (2,2))tensor([[2, ...
randint()方法：生成随机整数张量 randint()方法能够生成指定形状的随机整数张量，使得我们可以方便地创建各种规模的数据集。complex()方法：创建复数张量 复数在一些领域的数学运算中非常重要，而PyTorch提供了complex()方法来创建复数张量，这为处理复数数据提供了支持。reshape()方法：改变张量形状 通过reshape()方法，我...
randn()方法用于生成标准正态分布随机数,即均值为0,方差为1的正态分布。 randint()方法用于生成指定范围内的随机整数。 normal()方法用于生成从均值为mean,标准差为std的正态分布中生成随机数。 full()方法用于创建一个指定形状的张量,并用指定固定值填充。 因此,在实际应用中需要根据具体情况选择不同的方法,以满...
randint()方法返回一个张量,其中充满了给定形状在低(包含)和高(不包含)之间均匀分布的随机整数。形状它可以是一个元组或包含非负成员的列表。low的默认值是0。当只传递一个int参数时,默认情况下low获取值0,high获取传递的值。 torch.randint(2,5, (2,2)) tensor([[2, 4], [2, 4]])3、complex() com...
importtorch# 生成一个2x3的均匀分布随机张量random_tensor_unif=torch.rand(2,3)print("均匀分布随机张量:\n",random_tensor_unif)# 生成一个2x3的正态分布随机张量random_tensor_norm=torch.randn(2,3)print("正态分布随机张量:\n",random_tensor_norm)# 生成一个范围在[0, 10)的随机整数张量random_tens...
randint()方法返回一个张量,其中充满了给定形状在低(包含)和高(不包含)之间均匀分布的随机整数。形状它可以是一个元组或包含非负成员的列表。low的默认值是0。当只传递一个int参数时,默认情况下low获取值0,high获取传递的值。 torch.randint(2,5, (2,2)) ...
在PyTorch中,随机生成张量是指根据指定的形状、数据类型和范围等条件,生成随机的数值张量。这对于深度学习模型的训练和测试十分重要。 设置随机种子为了确保随机生成的张量具有可重复性,可以通过设置随机种子来实现。在PyTorch中,使用torch.manual_seed(seed)函数可以设置随机种子,其中seed为一个整数。 选择张量尺寸在随机...
1. 张量的创建 1.1 直接创建 1.1.1 torch.tensor 1.1.2 torch.from_numpy(ndarray) 1.2 依据数值创建 1.2.1 torch.zeros 1.2.2 torch.zeros_like 1.2.3 torch.ones 1.2.4 torch.ones_like 1.2.5 torch.full 1.2.6 torch.full_like 1.2.7 torch.arange 1.2.8 torch.linspace 1.2.9 torch.logspace 1.2...
6.1 随机张量 6.2 全0或全1张量 6.3 创建范围张量 6.4 创建相似张量 7.张量的数据类型 8.张量的操作(张量运算) 8.1 基本操作 8.2 矩阵乘法 8.3 索引(index)和切片(slice) 8.4 矩阵的转置 8.5 为什么会用到矩阵乘法? 8.6 求最小值、最大值、平均值、总和等(聚合) ...
返回一个张量,包含了从标准正态分布(均值为0,方差为1,即高斯白噪声)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.randn(2, 3) 0.5419 0.1594 -0.0413 -2.7937 0.9534 0.4561 [torch.FloatTensor...