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 torch.randn(2, 3)0.5419 0.1594 -0.0413 -2.7937 0.9534 0.4561[torch.FloatTensor of size 2...
2、产生随机整数 在上一个的基础上,产生任意区间[a,b)中的随机整数torch.randint(a,b,(维度信息)) importtorchastoprint(to.randint(2,4,(3,)))print(to.randint(2,4,(3,3))) 输出结果: tensor([2,3,2])tensor([[3,3,2],[2,3,2],[3,2,2]]) 这里同生成全x张量那里,需要注意两个地方:...
torch.randn(*sizes, out=None)→ Tensor 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 -0.04...
torch.randn(*sizes, out=None)→ Tensor 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 -0.04...
随机初始化一个Tensor 从已保存文件加载一个Tensor 当然,这大概也是一段计算机程序中所能创建数据的三种通用方式了,比如基于NumPy创建一个Array其实大体也是这三种方式。 下面依次予以介绍。 1.从已有其他数据结构转化创建为Tensor 这可能是实际应用中最常用的一种形式,比如从一个列表、从一个NumPy的array中读取数据,而...
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 0.69580.6998 0.2560 0.0139[torch.FloatTensor of size 2x3] ...
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 torch.rand(2, 3)[[0.0836 0.6151 0.6958],[0.6998 0.2560 0....
torch.rand_like(input, dtype=None, …) #返回与input相同size的tensor, 填充均匀分布的随机数值 torch.randint(low=0, high, size,…) #返回均匀分布的[low,high]之间的整数随机值 torch.randint_like(input, low=0, high, dtype=None, …) # ...
丰富的操作: PyTorch 提供了丰富的操作函数,用于创建、操作和计算 Tensor,如数学运算、线性代数运算、形状操作、索引与切片等。 灵活性: Tensor 可以存储不同类型的数据,如整数、浮点数、布尔值等,并且可以灵活地转换数据类型。 与NumPy 兼容: PyTorch 的 Tensor 类型与 NumPy 的 ndarray 类型之间可以进行相互转换,...
3、随机生成 torch.rand(size):产生[0,1]均匀分布的数据 torch.rand_like(input, dtype):接收tensor读取shape再用rand生成 torch.randint(low = 0, high, size):随机生成整数值tensor,范围 [min,max):左闭右开 torch.randn(size):N(0,1)均值为0,方差为1的正态分布(N(u,std)) ...