rand_like (区间[0,1)上的均匀分布、输出张量大小同输入张量) randint (区间[low,high) 上的均匀分布) randint_like(区间[low,high) 上的均匀分布、输出张量大小同输入张量) randn (标准正态分布) randn_like (标准正态分布、输出张量大小同输入张量) randperm (区间[0,n-1]上的随机排列) 参考 随机数种子...
mul(tensor) z3 = torch.rand_like(tensor) torch.mul(tensor, tensor, out=z3) 7.3 in-place操作 in-place版本的操作,也称为原位操作,特点时:操作的结果不是创建一个新的变量,而是原位赋值给原来的变量。通常都以下划线结尾。 x = torch.randn(3, 4) y = torch.randn(3, 4) x + y # add_ 没...
新张量保留参数张量的属性(形状,数据类型),除非显式覆盖。 x_ones = torch.ones_like(x_data)# retains the properties of x_dataprint(f"Ones Tensor: \n{x_ones}\n") x_rand = torch.rand_like(x_data, dtype=torch.float)# overrides the datatype of x_dataprint(f"Random Tensor: \n{x_rand...
#设置成更加高精度的tensor类型torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor)#0---1之间生成随机数a=torch.rand(3,3)#把a的shape读出来然后再放进torch.randtorch.rand_like(a)#区间之间生成随机数sd=torch.randint(1,9,(3,3))print(sd)#使用torch.normal生成,mean=torch.full([10],0)代表生成10...
1、torch.rand:随机值在[0,1] 2、torch.rand_like:接收一个tensor,用该tensor来生成随机值,形状和原来的tensor相同 3、torch.randint:需要指定最小值和最大值,[min,max) 如torch.randint(1,10,[3,3]) 4、torch.randn(3,3):产生3x3的服从标准高斯分布的元素值 ...
x = torch.rand_like(x, dtype = torch.float) 3.矩阵操作函数 x.size() # 获取矩阵形状 output: torch.Size([5,3]) y = torch.rand(5,3) 3.1 加法 a. x + y b. torch.add(x, y) c. result = torch.empty(5,3) torch.add(x, y, out = result) ...
"""# 重新定义数据类型z=torch.rand_like(x,dtype=torch.float64)print(z)print(z.type())print(z.shape)print(z.size())""" tensor([[0.5013, 0.6398], [0.7003, 0.7045]], dtype=torch.float64) torch.DoubleTensor torch.Size([2, 2]) ...
torch.rand(5) 创建一个均匀分布的二维张量: torch.rand(3,4) 在区间上创建整数均匀分布数据的张量 torch.randint()和torch.randint_like()可以达到这个效果。 torch.randint(low=0, high, size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) ...
torch.rand_like() torch.randn_like() torch.randint_like() torch.empty_like() torch.full_like() 3 Register Buffer ( nn.Module.register_buffer) 这将是我劝人们不要到处使用 .to(device) 的下一步。有时,你的模型或损失函数需要有预先设置的参数,并在调用...
eps = torch.rand_like(mu) return mu + eps * torch.exp(0.5 * logvar) def decode(self, z,x): latent_z = self.latent_mapping(z) out = self.decoder(latent_z) reshaped_out = torch.sigmoid(out).view(x.shape[0],1, 28,28) ...