torch.normal(mean=torch.arange(1.,11.),std=torch.arange(1.,0.,-0.1))# ([ 0.9897, // 从均值为1,标准差为1的正太分布中随机选取的# 2.0167, // 从均值为2,标准差为0.9的正太分布中随机选取的# 3.4270, //以此类推# 3.9813,# 5.7261,# 6.1477,# 7.3065,# 8.3148,# 8.6105,# 10.0650]) tens...
randn是PyTorch中的一个函数,用于从标准正态分布(均值为0,标准差为1)中生成随机数。这个函数在神经网络的权重初始化中非常有用,因为它可以帮助避免权重值过大或过小的情况。示例代码: import torch x = torch.randn(5) 这将生成一个包含5个元素的张量,每个元素都是从标准正态分布中随机抽取的。 normalnormal...
pytorch denorm pytorch的normal函数 torch.normal(means, std, out=None) → Tensor 1. 返回一个张量,包含从给定参数means,std的离散正态分布中抽取随机数。 均值means是一个张量,包含每个输出元素相关的正态分布的均值。 std是一个张量,包含每个输出元素相关的正态分布的标准差。 torch.rand(*sizes, out=None)...
pytorch函数之torch.normal() Returns a Tensor of random numbers drawn from separatenormal distributions who’s mean and standard deviation are given. 这个是官网给出的解释,大意是返回一个张量,张量里面的随机数是从相互独立的正态分布中随机生成的。 根据官网中给出的实例进一步理解 torch.normal(means=torch...
pytorch中gamma函数 pytorch normal函数 1. 二维卷积 tensor(B,C,H,W) B -batchsize,例如你在使用dataloder的时候设置的batchsize是64那么此项则为64 C -channel,也就是输入的矩阵的通道数,若你输入的是RGB图片,那么此项为3 H -high,也就是你输入矩阵的高。
torch.normal ()正态分布，又称高斯分布，是独立随机变量的连续分布函数。该分布有一个钟形曲线，其特征有两个参数:均值，即图型上的最大值，图总是对称的;还有标准差，它决定了离均值的差值。torch.normal(mean=torch.arange(1., 11.), std=torch.arange(1, 0, -0.1))输出如下：tensor([-0.6932, ...
normal(mean=0.0, std, out=None) 与上面函数类似,所有抽取的样本共享均值。 参数: means (Tensor,optional) – 所有分布均值 std (Tensor) – 每个元素的标准差 out (Tensor) – 可选的输出张量 例子: torch.normal(mean=0.5, std=torch.arange(1, 6)) 0.5723 0.0871 -0.3783 -2.5689 10.7893 [torch....
问题:最近需要初始化一个模型的参数,但在pytorch中没有类似可直接使用的类似tf.truncnormal()函数,一开始是直接尝试用torch.nn.init.normal_() 来代替tf.truncnormal()。效果相差较远,简单的正态分布并不能代替截断正态分布的作用。故考虑自己实现,借鉴了 discuss.pytorch.org/t/i的一个实现, 实现代码如下: 实...
torch.normal () 正态分布,又称高斯分布,是独立随机变量的连续分布函数。该分布有一个钟形曲线,其特征有两个参数:均值,即图型上的最大值,图总是对称的;还有标准差,它决定了离均值的差值。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torch.normal(mean=torch.arange(1.,11.),std=torch.arange(1...
nonlinearity – 非线性函数(nn.functional 名称),建议仅与 'relu' 或 'leaky_relu'(默认)一起使用。 此为均匀分布,U～(-bound, bound), bound = sqrt(6/(1+a^2)*fan_in) 1.11.2 kaiming正态分布(kaiming_normal_) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...