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
# [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是一个强大的深度学习框架,它提供了各种函数来生成不同类型的随机数,这对于训练神经网络和进行随机抽样非常有用。在这些函数中,randn、normal、rand和uniform_是最常用的。虽然它们都用于生成随机数,但它们之间存在一些重要的差异。下面我们将详细解释这些函数以及它们之间的关系。 randnrandn是PyTorch中的一个函数...
PyTorch - Difference between rand() and randn() rand() - Returns a tensor filled with random numbers from a uniform distributionon the interval[0, 1) torch.rand(100) tensor([0.7880, 0.3032, 0.3627, 0.7082, 0.1795, 0.4985, 0.9594, 0.7900, 0.9585,0.9081, 0.1518, 0.7774, 0.5773, 0.7038, 0....
Pytorch中randn和rand函数的⽤法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) →...
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....
原博文 Pytorch中randn和rand函数的用法 2019-11-27 18:19 −... 别再闹了 0 12161 【PyTorch】torch.utils.data.DataLoader 2019-12-09 16:09 −torch.utils.data.DataLoader 简介 DataLoader是PyTorch中的一种数据类型。对数据进行按批读取。 使用Pytorch自定义读取数据时步骤如下:1)创建Dataset对象2)将Da...
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...
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.randn() ...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torch.empty(),torch.zeros(),torch.full(),torch.ones(),torch.eye(),torch.randint(),torch.rand(),torch.randn() ...