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
如a, b = torch.rand(2,2), torch.rand(2,2),如果a.add(b),那么a值不变;如果a.add_(b),a值就会变为a+b。 x.uniform_(-10,20)将会把A里面的每个值都从[-10, 20]里面重新均匀分布随机取一次,即在[-10, 20]的随机均匀分布里面取值并重新赋值。 torch.randn_like() torch.randn_like(),返...
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.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...
torch.randn_like() torch.randperm() 随机排列 torch.linespace() 线性间距向量 torch.poisson() 泊松分布 1. 均匀分布:torch.rand() torch.rand(*sizes, out=None) 输出返回一个张量 Tensor从区间[0, 1)的均匀分布中抽取的一组随机数。
在使用PyTorch做实验时经常会用到生成随机数Tensor的方法,比如: torch.rand() torch.randn() torch.rand_like() torch.normal() torch.linespace() 在很长一段时间里我都没有区分这些方法生成的随机数究竟有什么不同,由此
x=torch.rand(5,5)print(x[:,1])# 改变张量的形状 # tensor.view()操作需要保证数据元素的总数量不变 y=x.view(25)#-1表示自动匹配个数 z=x.view(-1,25)print(x.size(),y.size(),z.size())123456789 运行结果如下 代码语言:javascript ...
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() ...
torch.randn_like(x, dtype=) # 随机产生与x形状相同的tensor x.shape # 等同x.size # 操作 y = torch.rand(5, 3) x + y # tensor相加 result = torch.empty(5, 3) torch.add(x, y, out=result) # result == x + y,如果已有变量并且想反复用这样会减少内存的分配 ...
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...