torch.randn(*sizes, out=None)→ Tensor 返回一个张量,包含了从标准正态分布(均值为0,方差为1,即高斯白噪声)中抽取的一组随机数。张量的形状由参数sizes定义。 参数: sizes (int...) - 整数序列,定义了输出张量的形状 out (Tensor, optinal) - 结果张量 例子: torch.randn(2, 3) 0.5419 0.1594 -0.04...
返回一个张量,包含了从指定均值means和标准差std的离散正态分布中抽取的一组随机数。 标准差std是一个张量,包含每个输出元素相关的正态分布标准差。 参数: means (float, optional) - 均值 std (Tensor) - 标准差 out (Tensor) - 输出张量 torch.normal(mean=0.5, std=torch.arange(1, 6))-0.1505 -1.294...
torch.randn(*sizes, out=None)→ Tensor 返回一个张量,包含了从标准正态分布(均值为0,方差为1,即高斯白噪声)中抽取的一组随机数。张量的形状由参数sizes定义。 参数: sizes (int...) - 整数序列,定义了输出张量的形状 out (Tensor, optinal) - 结果张量 例子: torch.randn(2, 3) 0.5419 0.1594 -0.04...
torch.randn 用于生成数据类型为浮点型且维度指定的随机 Tensor,随机生成的浮点数的取值满足均值为 0、方差为 1 的标准正态分布。 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 示...
返回一个张量,包含了从区间[0, 1)的均匀分布中抽取的一组随机数。张量的形状由参数sizes定义。 参数: sizes (int…) - 整数序列,定义了输出张量的形状 out (Tensor, optinal) - 结果张量 例子: torch.rand(2,3)0.0836 0.6151 0.69580.6998 0.2560 0.0139[torch.FloatTensor of size 2x3] ...
torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 返回⼀个张量，包含了从区间[0, 1)的均匀分布中抽取的⼀组随机数。张量的形状由参数sizes定义。参数:sizes (int…) - 整数序列，定义了输出张量的形状 out (Tensor, optinal) - 结果张量 torch.rand(2, 3)[[0.0836 0.6151 0.6958],[0.6998 0.2560 0....
torch.rand_like(input, dtype=None, …) #返回与input相同size的tensor, 填充均匀分布的随机数值 torch.randint(low=0, high, size,…) #返回均匀分布的[low,high]之间的整数随机值 torch.randint_like(input, low=0, high, dtype=None, …) # ...
n:一个整数,可以理解为张量某个方向的维度 dtype:返回的数据类型(torch.int64) 简单的示例代码如下所示: 下面代码实现的功能为:将二维张量按照行进行随机排序。 # 生成一个0~3的随机整数排序idx = torch.randperm(4)# 生成一个4行3列的张量tensor_4 = torch.Tensor(4, 3)# 为了方便对比,首先输出tensor_4...
随机初始化一个Tensor 从已保存文件加载一个Tensor 当然,这大概也是一段计算机程序中所能创建数据的三种通用方式了,比如基于NumPy创建一个Array其实大体也是这三种方式。 下面依次予以介绍。 1.从已有其他数据结构转化创建为Tensor 这可能是实际应用中最常用的一种形式,比如从一个列表、从一个NumPy的array中读取数据,而...
丰富的操作: PyTorch 提供了丰富的操作函数,用于创建、操作和计算 Tensor,如数学运算、线性代数运算、形状操作、索引与切片等。 灵活性: Tensor 可以存储不同类型的数据,如整数、浮点数、布尔值等,并且可以灵活地转换数据类型。 与NumPy 兼容: PyTorch 的 Tensor 类型与 NumPy 的 ndarray 类型之间可以进行相互转换,...