np.random.randint 是 numpy 库中用于生成随机整数的函数。它的用法如下: numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l') 其中,各个参数的含义如下: low:生成的随机整数的下限(包含)。 high:生成的随机整数的上限(不包含)。如果不提供 high 参数,则生成的随机整数的上限为 low,下限为 0。 si...
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, ...
torch.tensor([[1, 2], [3, 4, 5]]) 2、randint () 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, ...
randint(low=0, high, size, out=None) → Tensor#low和high必须是 int 类型,size我们一般可以使用tuple类型 1.4.3.代码示例 ddd = torch.randint(2,4, (2,3))print('{}\n{}'.format(ddd, ddd.shape)) ===Output=== tensor([[3,2,2], [2,3,3]])#注意取值范围torch.Size([2,3]) 1.4....
torch.randint(low=0,high,size,*,generator=None,out=None,dtype=None, layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False)→Tensor 1. 2. 拓展2:torch.randint_like()返回与张量输入相同形状的张量,该张量由在 [low , high) 之间均匀生成的随机整数填充。
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)) ...
import numpy as npdata = np.random.randint(0, 255, size=12) img = data.reshape(2,2,3) print(img.shape) img_tensor = transforms.ToTensor()(img) # 转换成tensor print(img_tensor) print(img_tensor.shape) 注意:transforms.ToTensor对象中有__call__方法,所以可以对其示例能够传入数据获取结果。
4、torch.randint_like() torch.randint_like(input,low=0,high) 返回一个与输入张量的形状相同且符合low-high均匀分布的随机张量 input:指定形状的向量 示例: >>>x=torch.rand(2,3) >>>torch.randint_like(x,0,5) tensor([[2., 3., 4.], [4., 4., 4.]]) 1. 2. 3. 4. 5、torch.randn...
torch.randint 用于生成随机整数的 Tensor，其内部填充的是在[low,high) 均匀生成的随机整数。全0矩阵的构建 我们可以通过torch.zeros()构造一个矩阵全为 0，并且通过dtype设置数据类型为 long。import torchx = torch.zeros(5 3, dtype=torch.long)print(x)根据一个张量构建形状相同的张量：新张量保留参数张量...
# 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 = CustomDataset(data, labels)print(f"数据集大小: {len(dataset)}")print(f"第一个...