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....
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...
x = torch.randn(3, 2) y = torch.ones(3, 2) x torch.where(x > 0, x, y) x = torch.randn(2, 2, dtype=torch.double) x # 思考题:用 torch.clamp 如何实现同样的功能? # 答案:x_zeros = torch.zeros_like(x) # torch.clamp(x, min=x_zeros) torch.where(x > 0, x, 0.) ...
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 a,b=x.size()print('a=',a,'b...
randn_like(augmented_chunk) noise_t *= augmentation_dict['noise'] augmented_chunk += noise_t return augmented_chunk[0], center_irc 如下就是各种图像增强的效果,最后一行是合并的效果。 这时候就把各种增强手段对应的参数加入到训练环节,通过参数决定启用哪种增强手段。这里是修改traing.py代码。在init中...
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))
if 'noise' in augmentation_dict: noise_t = torch.randn_like(augmented_chunk) noise_t *= augmentation_dict['noise'] augmented_chunk += noise_t 其他增强类型已经增加了我们数据集的有效大小。噪音使我们模型的工作更加困难。一旦我们看到一些训练结果,我们将重新审视这一点。 检查增强候选物体 我们可以在...
用randn_like产生一个和原有tensor形状一样,但数字是随即产生的矩阵 AI检测代码解析 x=torch.tensor([[5,3],[2,4],[0,1]]) print(x) #此处使用randn_like好像不支持long类型,因此得指定dtype=torch.float y=torch.randn_like(x,dtype=torch.float) ...
x = x.new_ones(5,3) # 尽量重用原张量的特征 torch.randn_like(x, dtype=) # 随机产生与x形状相同的tensor x.shape # 等同x.size # 操作 y = torch.rand(5, 3) x + y # tensor相加 result = torch.empty(5, 3) torch.add(x, y, out=result) # result == x + y,如果已有变量并且想...
采样\(\mathbf{x}_{0}\)的工作可以交给PyTorch的DataLoader完成,每轮遍历得到的x就是训练数据。\(t\)的采样可以用torch.randint函数随机从[0, n_steps - 1]取数。采样高斯噪声可以直接用torch.randn_like(x)生成一个和训练图片x形状一样的符合标准正态分布的图像。