6) 之间的随机整数print(np.random.randint(2,6))# 生成一个 3x3 的随机整数矩阵,范围在 [0, 10) 之间print(np.random.randint(10, size=(3,3)))# 生成一个 2x3x4 的随机整数矩阵,范围在 [-5, 5) 之间print(np.random.randint(-5,5, size=(2,3,4))) 需要注意的是,生成的随机整数不包括上限。如果需要包括上限,可以将上限加 1,然后在...
print(.randint(1,10))# 产生 1 到 10 的一个整数型随机数 print(.random())# 产生 0 到 1 之间的随机浮点数print(.uniform(1.1,5.4))# 产生 1.1 到 5.4 之间的随机浮点数,区间可以不是整数print(.choice('tomorrow'))# 从序列中随机选取一个元素print(.randrange(1,100,2))# 生成从1到100的间隔...
random.randint(a, b),用于生成一个指定范围内的整数。其中参数a是下限,参数b是上限 [IN]:random.randint(1,3) [OUT]:3 1. 2. random.randrange(strat,end,step), start 到 end 每隔 step 取一个数组成一个数组,再随机从数组中取一个数,与random.choice(range(0,10,2))等价 [IN]:random.randrange...
randint(low=0,high=256,size=(10000,32,32,3),dtype=np.uint8) self.targets = np.random.randint(low=0,high=10,size=(10000),dtype=np.uint8).tolist() def __getitem__(self, index): img, target = self.data[index], self.targets[index] img = Image.fromarray(img) if self.transform ...
原型:numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=‘l’),产生随机整数; random_integers: 原型: numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None),在闭区间上产生随机整数; random_sample:原型: numpy.random.random_sample(size=None),在[0.0,1.0)上随机采样; random:原型: numpy....
j = random.randint(0, dim-2) # 选择交换的点 res[i] = torch.cat((slt[choose[i], 0:j], slt[choose[i+1], j:dim]), dim=1) res[i+1] = torch.cat((slt[choose[i+1], 0:j], slt[choose[i], j:dim]), dim=1) return res ...
def train(batch_size: int=64,num_time_steps: int=1000,num_epochs: int=15,seed: int=-1,ema_decay: float=0.9999,lr=2e-5,checkpoint_path: str=None):set_seed(random.randint(0, 2**32-1)) if seed == -1 else set_seed(...
pytorch等概率随机取样 pytorch随机数种子在PyTorch中,我们可以使用torch.randint或者torch.rand进行随机数生成,但这些方法生成的随机数之间是没有关联性的,也就是说,每次生成的随机数都是独立的,这可能不适合需要保证随机过程一致性的场合。这时,我们就需要设置随机数种子(Random Seed),以保证每次运行代码时,随机过程是...
y,x = np.random.randint(0,img_size-w,(2,)) img[y:y+h,x:x+w] = 0 boxes.append((x,y,h,w)) img = Image.fromarray(img.astype('uint8'), 'RGB') return img blocks_imgs = [add_random_boxes(orig_img,n_k=10)] plt.figu...
detach().requires_grad_() # Initialize random batch of targets (0 = blank, 1:C = classes) target = torch.randint(low=1, high=C, size=(N, S), dtype=torch.long) input_lengths = torch.full(size=(N,), fill_value=T, dtype=torch.long) target_lengths = torch.randint(low=S_min, ...