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()方法用于生成指定范围内的随机整数...
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...
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, ...
三、torch.randint():构造区间分布张量的方法 torch.randint()是用于生成任意区间分布张量的函数,从标准正态分布中随机抽取一个随机数生成一个张量,其调用方法如下所示: torch.randint(low=0, high, sizes,out=None) ➡️ Tensor AI代码助手复制代码 ...
index=np.random.randint(0,len(x_data),size=(1,round(0.8*len(x_data))) train_x,train_y=[x_data[i] for i in index[0]],[y_data[i] for i in index[0]] test_x,test_y=list(set(x_data)-set(train_x)),list(set(y_data)-set(train_y)) 原始...
pytorch等概率随机取样 pytorch随机数种子在PyTorch中,我们可以使用torch.randint或者torch.rand进行随机数生成,但这些方法生成的随机数之间是没有关联性的,也就是说,每次生成的随机数都是独立的,这可能不适合需要保证随机过程一致性的场合。这时,我们就需要设置随机数种子(Random Seed),以保证每次运行代码时,随机过程是...
y,x = np.random.randint(0,img_size-w,(2,)) img[y:y+h,x:x+w] = 0 boxes.append((x,y,h,w)) img = Image.fromarray(img.astype('uint8'), 'RGB') return img blocks_imgs = [add_random_boxes(orig_img,n_k=i) for i in (10,20)] ...
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)) ...
torch.manual_seed(516)X=torch.randn((m,4),dtype=torch.float32)w=torch.randn((4,1),dtype=torch.float32,requires_grad=True)y=torch.randint(low=0,high=2,size=(m,1),dtype=torch.float32)z_hat=torch.mm(X,w)sigma=torch.sigmoid(z_hat)start=time.time()loss1=-1/m*torch.sum(y*torch...