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 随机数种子...
.randint(min,max,shape)生成一个指定形状的张量,该张量的元素从[min, max)中随机取整 上面的三个函数,和numpy中的用法完全一样 .rand_like(a)将a的shape拿出来,然后输入.rand(),其中a只能为浮点型,不能为整型,因为rand函数是0-1之间的均匀分布,可能的两个整数是0或者1,都在分布区间的边界。 .rand_like...
功能:torch.randint_like之于torch.randint等同于torch.zeros_like之于torch.zeros。 torch.randn(*size,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False) 功能:生成形状为size的标准正态分布张量。 主要参数: size (int…) - 张量的形状 torch.randn_like(input, dtype=None, layout...
print(torch.tensor([1.2,3]).type()) 2.rand、rand_like randint rand随机使用[0,1]的均匀分布 rand_like randint(最小值,最大值) [min,max) a=torch.rand(3,3) b=torch.rand_like(a) print("a:",a) print("b",b) print(torch.randint(1,10,[3,3])) 正态分布 randn,默认的是均值为0,...
torch.randint()和torch.randint_like()可以达到这个效果。 torch.randint(low=0, high, size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) 在区间[low,high)上生成整数均匀分布数据的张量 例如创建在[2,6)上均匀分布的整数张量,长度为4的一维张量: ...
#设置成更加高精度的tensor类型torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor)#0---1之间生成随机数a=torch.rand(3,3)#把a的shape读出来然后再放进torch.randtorch.rand_like(a)#区间之间生成随机数sd=torch.randint(1,9,(3,3))print(sd)#使用torch.normal生成,mean=torch.full([10],0)代表生成10...
torch.randint_like() torch.empty_like() torch.full_like() 3 Register Buffer ( nn.Module.register_buffer) 这将是我劝人们不要到处使用 .to(device) 的下一步。有时,你的模型或损失函数需要有预先设置的参数,并在调用forward时使用,例如,它可以是一个“权重”...
torch.randint(low = 0, high, size) # 整数范围[low, high), e.g. torch.randint(3, 8, [2,3]) torch.randint_like(input, low = 0, high, dtype) 2.6 随机排列生成 torch.randperm(n) # 生成一个0到n-1的n-1个整数的随机排列
img_tensor=torch.randint(high=5,size=(1,1,4,4),dtype=torch.float)maxpool_layer=nn.MaxPool2d((2,2),stride=(2,2),return_indices=True)img_pool,indices=maxpool_layer(img_tensor)# unpoolingimg_reconstruct=torch.randn_like(img_pool,dtype=torch.float)maxunpool_layer=nn.MaxUnpool2d((2,...
torch.randint_like torch.empty_like torch.full_like 3. Register Buffer (nn.Module.register_buffer) 这将是我劝人们不要到处使用.to(device)的下一步。有时,你的模型或损失函数需要有预先设置的参数,并在调用forward时使用,例如,它可以是一个“权重”参数,它可以缩放损失或一些固定张量,它不会改变,但每次...