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...
torch.randint_like(input,low=0,high,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False) 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...
.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...
创建指定形状的数组,在上述函数后面加上_like即可。比如现在我们有一个张量t,形状为2行3列: t = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 我们想创建一个1-100随机数的张量,形状与张量t相同: torch.randint_like(t, 1, 100) # tensor([[57, 67, 77], # [76, 45, 31]]) 上述函数都有_...
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: ...
y=torch.empty_like(x) #创建和input张量同阶的空张量,实际值为0 print('torch.empty_like=',y) # 全零/全一/单位矩阵 # torch.zeros(size) # torch.zeros_like(input, dtype) # torch.ones(size) # torch.ones_like(input, dtype) # torch.eye(size) ...
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
torch.randn_like 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...
torch.randint_like(input, low=0, high, dtype=None, …) # torch.randn(*sizes, out=None, …) #返回大小为size,由均值为0,方差为1的正态分布的随机数值 torch.randn_like(input, dtype=None, …) torch.randperm(n, out=None, dtype=torch.int64) # 返回0到n-1的数列的随机排列 ...