torch.randn_like(input, *, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False, memory_format=torch.preserve_format) → Tensor 1. 功能 返回一个与input大小相同的张量,该张量由来自均值为0和方差为1的正态分布的随机数填充。torch.randn_like(input)等价于torch.randn(input.size(), dtype=inpu...
torch.randn_like() torch.randn_like(),返回与输入相同大小的张量,该张量由均值为0和方差为1的正态分布中的随机数填充 python sqrt() sqrt() 方法返回数字x的平方根 Python reduce() 函数 def reduce(tensor: Tensor, pattern: str, reduction: Reduction, **axes_lengths: int) -> Tensor: """ einops....
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...
1 rand,randn,randint,rand_like,rand_perm的使用 .rand(shape)生成服从[0, 1]均匀分布的张量。这里的shape既可以是元组,也可以是类似于“torch.Size([2, 3])”的形式,pytorch中的其他函数如果参数列表中有shape或者size,同样如此 .randn(shape)生成服从标准正态分布的张量 .randint(min,max,shape)生成一个指...
torch.randn(6) 创建一个二维的标准正态分布张量: torch.randn(3,4) torch.randn_like()可以根据张量的形状创建新的标准正态分布张量 randn_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False) a = torch.ones((3,4))
# poolingimg_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)# indices为坐标信息# unpoolingimg_reconstruct=torch.randn_like(img_pool,dtype=torch.float)maxunpool_...
# poolingimg_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)# 注意这里是保存了最大值所在的索引img_pool,indices=maxpool_layer(img_tensor)# unpoolingimg_reconstruct=torch.randn_like(img_pool,dtype=torch....
x=x.new_ones(5,5,dtype=torch.double)print(x)# 利用randn_like方法得到相同尺寸的张量,并且采用随机初始化的方法为其赋值 y=torch.randn_like(x,dtype=torch.float)print(y)# 采用.size()方法来得到张量的形状print(x.size())# 返回的是一个元组,故支持元组的操作 ...
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,...
# 创建一个新的全1矩阵tensor,返回的tensor默认具有相同的torch.dtype和torch.device # 也可以像之前的写法 x = torch.ones(4, 3, dtype=torch.double) print(x) x = torch.randn_like(x, dtype=torch.float) # 重置数据类型 print(x) # 结果会有一样的size ...