torch.tensor([1.2,3]).type()查看tensor类型 5.随机初始化,rand/rand_like,randint 1、a = torch.rand(3,3) rand会随机产生0~1之间的数值,不包括1。 2、torch.rand_like(a):产生一个和a张量相同维度的维度 3、torch.randint(min,max,[d1,d2]) 6、正态分布:randn 1、均值为0,方差为1:N(0,1...
returnnp.random.randint(0,1000,3) def__len__(self): return8 dataset = RandomDataset() dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, num_workers=2) forbatchindataloader: print(batch) 输出为 tensor([[116,760,679],# 第1个batch, 由进程0返回 [...
种子全部都设置对了的话都会导致训练结果不同。因为pytorch是基于CUDA API的，CUDA在不同设备上的伪随机...
index): return np.random.randint(0, 1000, 3) def __len__(self): return 8 dataset = RandomDataset() dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, num_workers=2) for batch in dataloader: print(batch)
def__iter__(self):n=len(self.data_source)ifself.replacement:# 生成的随机数是可能重复的returniter(torch.randint(high=n,size=(self.num_samples,),dtype=torch.int64).tolist())# 生成的随机数是不重复的returniter(torch.randperm(n).tolist()) ...
return np.random.randint(0, 1000, 3) def __len__(self): return 8 dataset = RandomDataset() dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, num_workers=2) for batch in dataloader: print(batch) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.
returnnp.random.randint(0,1000,3) def__len__(self): return8 dataset = RandomDataset dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, num_workers=2) forbatchindataloader: print(batch) 输出为 tensor([[116,760,679],# 第1个batch, 由进程0返回 ...
其中if判断处返回了两种随机值,根据是否在初始化中给出replacement参数决定是否重复采样,区别核心在于randint()函数生成的随机数学列是可能包含重复数值的,而randperm()函数生成的随机数序列是绝对不包含重复数值的,下面分别测试是否使用replacement作为输入的情况,首先是不使用时: ...
replacement参数决定是否进行重复采样,如果replacement为True,将采用torch.randint来生成随机索引,其中索引序列是会存在重复值的,如果replacement为False,将采用torch.randperm函数来生成随机索引序列,此时序列不包含重复数值。 例子如下所示,当replacement为false时,索引不重复 ...
(batch):# source all the required samples from the original dataset at randomdiff=len_batch-len(batch)foriinrange(diff):item=dataset[np.random.randint(0,len(dataset))]whileitemisNone:item=dataset[np.random.randint(0,len(dataset))]batch.append(item)returntorch.utils.data.dataloader.default_...