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)...
pytorch normal_(), fill_() 比如有个张量a,那么a.normal_()就表示用标准正态分布填充a,是in_place操作,如下图所示: 比如有个张量b,那么b.fill_(0)就表示用0填充b,是in_place操作,如下图所示: 这两个函数常常用在神经网络模型参数的初始化中,例如...
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()函数的参数与上述函数相似，这意味着所有抽取的样本将共享同一个均值。示例使用情况如下：所有抽取的样本共享标准差的情况。这表示无论从哪个元素抽取，其标准差都是相同的。在实际应用中，torch.normal()是一个非常有用的工具，可以帮助在神经网络中生成随机权重或者用于其他需要随机正态分布...
默认: float32 (可通过torch.set_default_tensor_type()更改默认函数类型,括号内只可为float类型)在 PyTorch 2.1 版本中,torch.set_default_tensor_type()方法已经被弃用。 应该使用 torch.set_default_dtype() 和 torch.set_default_device() 来替代它 ...
# 使用apply函数的方式进行初始化 #在weight_init中通过判断模块的类型来进行不同的参数初始化定义类型 def weight_init(m): classname = m.__class__.__name__ if classname.find('Conv2d') != -1: torch.nn.init.xavier_normal_(m.weight.data) ...
a– 为激活函数的负半轴的斜率(仅与“leaky_relu”一起使用),relu 是 0 mode——“fan_in”(默认)或“fan_out”。 选择“fan_in”会保留前向传递中权重方差的大小。 选择“fan_out”会保留向后传递的幅度。 1.11.2 kaiming正态分布(kaiming_normal_) ...