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
x=torch.empty(5,3)print(x)# 创建一个有初始化的矩阵 y=torch.rand(5,2)# 遵循标准高斯分布print(y)# 创建一个全零矩阵并指定数据元素类型为int z=torch.zeros(5,5,dtype=torch.int)print(z)# 直接通过数据创建张量 l=torch.tensor([1.1,2.2])print(l)# 通过已有的一个张量创建相同尺寸的新张量 ...
torch.tensor无法使用上述功能 torch.**_like() 针对已经生成的张量生成指定张量维度相同、性质相似的张量 torch.ones_like() torch.zeros_like() 全零和全一张量 torch.full_like(张量 , 数字) torch.rand_like() 随机数张量 D.new_tensor() D.new_tensor(E) 的作用是创建一个新的张量,其数据类型和设备...
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...
torch.rand_like之于torch.rand等同于torch.zeros_like之于torch.zeros。 torch.randint(low=0,high,size,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False) 功能:在区间[low, high)上,生成整数的均匀分布。 主要参数: low (int, optional) - 下限。
x = torch.rand(5, 3) print(x) 1. 2. 3. 运行结果如下。 3. 用0初始化创建张量,并设置元素类型为long: #用0初始化创建一个矩阵,并设置元素类型为long x = torch.zeros((5, 3), dtype=torch.long) print(x) 1. 2. 3. 运行结果如下。
torch.rand_like(input)返回跟input的tensor一样size的0-1随机数 torch.randn(size)返回标准正太分布N(0,1)的随机数 torch.normal(mean, std, out=None)正态分布。这里注意,mean和std都是tensor,返回的形状由mean和std的形状决定,一般要求两者形状一样。如果,mean缺失,则默认为均值0,如果std缺失,则默认标准差...
import torch.nn as nn model = nn.Linear(5, 5) input = torch.randn(16, 5) params = {name: p for name, p in model.named_parameters()} tangents = {name: torch.rand_like(p) for name, p in params.items()} with fwAD.dual_level(): for name, p in params.items(): delattr(mo...
还有torch.rand_like()、torch.randint()、torch.randperm()、torch.bernoulli()等。 张量操作 张量的操作和ndarray的操作有很多共通之处,就不多赘述了,想了解如何具体使用可以看官方文档,或者在python控制台用 help函数了解。 拼接操作——torch.cat()、torch.stack() ...
pow(tgt-out, 2).mean() for epoch in range(n_epochs): x = torch.rand(10,2,24,24) out = m(x) loss = loss_fn(out, torch.rand_like(out)) opt.zero_grad() loss.backward() opt.step() """Convert""" m.eval() torch.quantization.convert(m, inplace=True) 灵敏性分析 并不是...