创建单位矩阵 Tensor,主对角线上的元素都为 1 的矩阵 torch.eye(size, dtype=None...) 创建全一矩阵 Tensor,所有的元素都为 1 的矩阵 torch.ones(size, dtype=None...) 创建随机矩阵 Tensor torch.rand(size) torch.randn(size) torch.normal(mean, std,
torch.randint:给定区间内的随机整数。常用; torch.randperm:给定区间内的整数随机排列。常用; torch.bernoulli:伯努利分布 torch.multinomial:多项式分布 # 2 * 3 维度的 tensor torch.rand(2,3) torch.randn(2,3) torch.normal(2, 3, size=(1, 4)) torch.randint(5,10,(4,5)) ...
randint(-1, 10, (1,20)) # low=-1, high=10 整数均匀分布 tensor([[4, 3, 3, 3, 6, 4, 4, 3, 1, 0, 1, 2, 1, 8, 3, 8, 8, 8, 1, 6]]) 可以手动设置随机种子 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> torch.manual_seed(317) <torch._C.Generator object...
1.矩阵的转置 方法:t() a=torch.randint(1,10,[2,3]) print(a,'\n') print(a.t()) 输出结果 tensor([[2, 8, 2], [9, 2, 4]]) tensor([[2, 9], [8, 2], [2, 4]]) tra
1、 tensor() 我们一般都会使用tensor()方法创建张量: torch.tensor([[3, 6], [2, 4.]])tensor([[3., 6.],[2., 4.]]) 这里要保证传递的python数组维度是相同的,例如下面就会报错 torch.tensor([[1, 2], [3, 4, 5]]) 2、randint () ...
tensor of size() FloatTensor of size() Int array IntTensor of size [d1, d2 ,…] Float array FloatTensor of size [d1, d2, …] 数据类型案例: >>>importtorch>>> a=torch.randn(2,3)>>>a tensor([[-1.5869, -0.3355, -0.4608], ...
tensor([ 0.6409, -0.1716, -1.0290, 2.5210, -1.2670]) 1. 2. 3. 3.randint()方法 返回一个包含了从区间 [low, high) 的离散均匀分布中抽取的随机整数的张量 torch.randint(low=0, high, size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) ...
randint(1, 10, [4, 5]) print(c) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 tensor([[8, 1, 5, 5, 3], [7, 7, 7, 8, 7], [3, 5, 8, 8, 2], [3, 9, 3, 9, 2]]) 若想构建呈正态分布的tensor矩阵,API为:torch.randn(d1, d2) 代码语言:javascript 代码运行次数:...
torch.normal 用于生成数据类型为浮点型且维度指定的随机 Tensor,可以指定均值和 标准差。 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。 Tensor 的转换 在实际项目中,我们接触到的数据类型有很多,比如 Int、list、NumPy 等。为了让数据在 各个阶段畅通无阻,不同数据...
.randint() .randn() .ones_like() ```python # 张量的创建 import torch t0 = torch.tensor(3) print(t0, t0.shape, t0.size()) # tensor(3) torch.Size([]) torch.Size([]) t1 = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) print(t1, t1.shape, t1.size()) ...