# [a,b) 均匀分布, 注意size参数接受的是一个tuple,而不是整数 # b = torch.rand(size=1) # rand(): argument 'size' must be tuple of ints, not int b=torch.rand(size=(1, )) b0=torch.rand_like(x) print(b0.shape) # [a,b) 标准正太分布 d=torch.randn(size=(1,)) # [a, b...
Pytorch中randn和rand函数的用法 randn torch.randn(*sizes, out=None)→ Tensor 返回一个包含了从标准正态分布中抽取的一组随机数的张量 size:张量的形状, out:结果张量。(目前还没有看到使用这个参数的例子) rand也差不多其实: torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 但是它是[0,1)之间的均匀分布 其他...
Pytorch中randn和rand函数的用法randntorch.randn(*sizes, out=None) → Tensor返回一个包含了从标准正态分布中抽取的一组随机数的张量size:张量的形状,out:结果张量。(目前还没有看到使用这个参数的例子)rand也差不多其实:torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor...
缺点是维度丢失,因为b可能是a.view(4,784)而来,但是b不知道原来a怎么存储的,即不知道[B,C,W,H]是什么具体的值 a=torch.rand(4,1,28,28)#load进4张图片,通道为1表示灰度单色图,长28,宽28 a.view(4,28*28)#chw后三个维度合在一起,变成[4,784]就是每张图片忽略位置信息上下信息,合成784,这使用于...
1.2 PyTorch vs. NumPy PyTorch 并不是 NumPy 的简单替代品，但它实现了很多 NumPy 功能。其中有一个不便之处是其命名规则，有时候它和 NumPy 的命名方法相当不同。我们来举几个例子说明其中的区别：1 张量创建 t = torch.rand(2, 4, 3, 5)a = np.random.rand(2, 4, 3, 5)2 张量分割 a = t....
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...
pytorch的linspace, rand, randn, normal torch.linspace torch.linspace(start, end, steps) returns a one-dimensional tensor of equally spaced points between [start, end]。steps默认值是100。 torch.rand torch.rand(size) returns a tensor filled with random numbers from a uniform distribution on the ...
唯一的语法差异是NumPy中的随机数生成需要额外的random,例如:np.random.rand()vstorch.rand()。许多其他函数在NumPy中也有相应的函数: torch.empty(), torch.zeros(), torch.full(), torch.ones(), torch.eye(), torch.randint(), torch.rand(), torch.rand...
简介:PyTorch 是一个基于 Torch 的 Python 开源机器学习库,用于自然语言处理等应用程序。它主要由 Facebook 的人工智能小组开发,不仅能够实现强大的 GPU 加速,同时还支持动态神经网络,这一点是现在很多主流框架如 TensorFlow 都不支持的。 文章目录 一、PyTorch 简介 ...
唯一的语法差异是NumPy中的随机数生成需要额外的random,例如:np.random.rand()vstorch.rand()。许多其他函数在NumPy中也有相应的函数: 代码语言:javascript 复制 torch.empty(),torch.zeros(),torch.full(),torch.ones(),torch.eye(),torch.randint(),torch.rand(),torch.randn() ...