pytorch生成均匀分布的数组 pytorch randint @TOC 这些方法的共同点是都可以用来创建一个张量,并且都可以指定输出张量的数据类型、形状、设备类型等参数。它们的不同之处如下: rand()方法用于生成在 randn()方法用于生成标准正态分布随机数,即均值为0,方差为1的正态分布。 randint()方法用于
下面是一些使用示例: importnumpyasnp# 生成一个范围在 [0, 5) 之间的随机整数print(np.random.randint(5))# 生成一个范围在 [2, 6) 之间的随机整数print(np.random.randint(2,6))# 生成一个 3x3 的随机整数矩阵,范围在 [0, 10) 之间print(np.random.randint(10, size=(3,3)))# 生成一个 2x3...
【PyTorch】rand/randn/randint/randperm的区别 问题 随机数的应用场景十分广泛,例如搭建完成网络进行测试的时候需要随机输入,PyTorch提供了rand/randn/randint/randperm等多种随机数的生成方法,那么这些方法的区别是什么呢?在实际开发时,应该如何选择呢? 方法 importtorch x=torch.zeros(size=(3,224,224)) # [0, n...
def __getitem__(self, idx):return self.data[idx], self.labels[idx] # 创建一个简单的数据集data = torch.randn(100, 5) # 100个样本,每个样本5个特征labels = torch.randint(0, 2, (100,)) # 二分类标签 dataset = CustomData...
randint(low=S_min, high=S, size=(N,), dtype=torch.long) loss = nn.CTCLoss() output = loss(input, target, input_lengths, target_lengths) 在实际的代码实现中,你需要根据你的模型和数据来调整输入和目标张量的尺寸。 参考:https://yolov5.blog.csdn.net/article/details/123441628 参考:深度学习...
randint()方法返回一个张量,其中充满了给定形状在低(包含)和高(不包含)之间均匀分布的随机整数。形状它可以是一个元组或包含非负成员的列表。low的默认值是0。当只传递一个int参数时,默认情况下low获取值0,high获取传递的值。 torch.randint(2,5, (2,2))tensor([[2, ...
randint(0, len_dim_1, size=(num_picks,)) # [len_dim_0, num_picks] picked = torch.index_select(values, 1, indices) 上面代码将得到的张量形状为[len_dim_0, num_picks]:对于沿维度0的每个元素,我们从维度1中选择了相同的元素。 现在我们使用3D张量,一个形状为[batch_size, num_elements, num...
importtorchbatch_size=16num_elements=64num_features=1024num_picks=2values= torch.rand((batch_size, num_elements, num_features))indices= torch.randint(0, num_elements, size=(num_picks,))# [batch_size, num_picks, num_features]picked= torch.index_select(values,1, indices) ...
torch.randint_like(input, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) 「功能:」区间[low, high)生成整数均匀分布。 「示例:」 t = torch.randint(2, 8, size=(4, )) print(t) tensor([6, 2, 4, 5]) torch.randperm() ...
randint(0, 2, (n_sample, )).float() dataset = SimpleDataset(X, Y) data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # === 注意:刚创建的模型是在 cpu 上的 === # device_ids = [0, 1, 2] model = SimpleModel(n_dim).to(device_ids[0]) model ...