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...
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)...
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...
2)flatten(x,0)是按照x的第0个维度拼接(按照行来拼接,纵向拼接); 3)有时候会遇到flatten里面有两个维度参数,flatten(x, start_dim, end_dimension),此时flatten函数执行的功能是将从start_dim到end_dim之间的所有维度值乘起来,其他的维度保持不变。例如x是一个size为[4,5,6]的tensor, flatten(x, 0, 1)...
如图,这是N(1, 1)的概率密度函数在x=1时的取值,从图上大概看出在0.4左右,与dist.log_prob(x).exp()的结果一致 再举一个例子: 1mu = torch.tensor([1, 10], dtype=torch.float32)2sigma = torch.tensor([[1, 10], [5, 6]], dtype=torch.float32)3distribution1 =torch.distributions.Normal(...
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, ...
torch.normal(means,std=1.0,out=None) 与上面函数类似,所有抽取的样本共享标准差。 参数: means (Tensor) – 每个元素的均值 std (float, optional) – 所有分布的标准差 out (Tensor) – 可选的输出张量 例子: >>>torch.normal(means=torch.arange(1,6))1.16812.88843.77182.56164.2500[torch.FloatTensor of...
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....
这个函数有 4 种模式,这里给出常见 torch.normal(mean=float, std=float, size, *) 的用法示例。 torch.normal(mean, std, size, *, out=None) → Tensor 参数解释: - mean(float):所有分布的均值 - std(float):所有分布的标准差 - size(int…):定义输出张量形状的整数序列 ...
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 复制 torch.normal(mean=torch.arange(1.,11.),std=torch.arange(1,0,-0.1)) ...