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 标准正态分布 生成随机排列 线性间距向量 利用生成随...
1 第一种情况,浅显地讲,我们只需要固定所有随机数种子就行。 我们知道,计算机一般会使用混合线性同余法来生成伪随机数序列。在我们每次调用rand()函数时,就会执行一次或若干次下面的递推公式: 当、 和 满足一定条件时,可以近似地认为 序列中的每一项符合均匀分布,通过 我们可以得到0到1之间的随机数。这类算法都...
1、产生[0,1)的随机数 2、产生随机整数 3、产生N(0,1)随机数 4、产生随机种子 五、Tensor的合并 1、连接张量 六、Tensor的拆分 1、按元素个数拆分 2、按块数进行划分 七、Tensor的重构 1、重塑Tensor 2、挤压Tensor 八、Tensor常用属性 九、Tensor常用方法 十、Tensor的数学运算 1、矩阵乘法 2、向量点积...
利用randn()函数可以创建随机向量,随机数为0~1的随机浮点数,可以指定创建的向量的维数。 创建随机向量 可以看到,我们创建了1*2*3维的向量,用size()函数可以查看向量的维数情况,用numel()函数可以查看向量中的所有元素个数。 创建零向量 利用zeros()函数可以创建零向量,即所有元素均为零的向量,只...
torch.rand:创建一个0-1之间随机数的tensor torch.ones:创建全1的tensor torch.zeros:创建全0的tensor 一些例子: x=torch.tensor([ 1,2,3])y=torch.rand( 2,2,dtype=torch.float)z=torch.ones(2,2,dtype=torch.int,device=device)print(x)print(y)print(z) ...
其中y=1或0.从损失函数可以看出,如果y和H(x)很接近,则损失函数越小,下面我们来看看如何使用pytorch实现logistic回归 🥝1.创建数据集 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF#神经网络内置函数importtorch.optimasoptim # 设计随机数,为了结果的可复现性torch.manual_seed(1) ...
torch.randn(size):生成标准正态分布 (0,1) 的随机数 torch.normal(mean, std, out=None):生成正态分布的随机数,注意 mean 和 std 都是 tensor 格式,mean 默认 0,std 默认 1 更多的随机抽样方法,参见链接:https://pytorch.org/docs/stable/torch.html#random-sampling ...
pip install torch==1.10.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple (5)Pytorch环境的删除 conda remove -n DL_Pytorch --all 下面进行操作: 1、打开anaconda Prompt 通过开始菜单:点击“开始”按钮,找到并点击“所有程序”,在列表中找到并点击“Anaconda”文件夹,然后选择“Anaconda Prompt”。
"tensor"我们通常译为“张量”,张量可以看作多维数组,标量可以看作为0维张量,向量可以看作为1维张量,矩阵可以看作为2维张量。 创建Tensor 对于tensor的创建,首先我们要导入PyTorch import pytorch 然后我们创建一个5×3未初始化的Tensor: x=torch.empty(5,6) ...