PyTorch 张量(Tensor) 张量是一个多维数组,可以是标量、向量、矩阵或更高维度的数据结构。 在 PyTorch 中,张量(Tensor)是数据的核心表示形式,类似于 NumPy 的多维数组,但具有更强大的功能,例如支持 GPU 加速和自动梯度计算。 张量支持多种数据类型(整型、浮点
rand(2,3) >>> b tensor([[0.5876, 0.8672, 0.1454], [0.8283, 0.6713, 0.1481]] >>> torch.randn((2,6)) #标准正态分布(mean为0,std为1的normal分布) tensor([[-0.6857, -0.5643, 1.1925, 1.9629, 0.7755, -0.0425], [ 0.0553, 0.3286, 1.7301, -0.7192, 0.9045, -1.5953]]) >>>torch....
torch.xxxx,创建一个特定类型的tensor,例如torch.ones,torch.randn等等 torch.xxx_liek,即根据一个已有Tensor创建一个与其形状一致的特定类型tensor,例如torch.ones_like,torch.randn_like等等 例如,随机构建一个PyTorch中的全连接单元Linear,其会默认创建相应的权重系数和偏置(注意,由于网络参数一般是需要参与待后续的...
requires_grad:布尔类型,表示该tensor是否需要计算梯度(True or False); grad:data的梯度; grad_fn: 创建tensor时所用到的function(例如加法或者乘法等),是自动求导的关键; is_lead: 该tensor是否为计算图中的叶子节点。 二、pytorch中创建张量的几种方法: 1.直接创建: ① torch.tensor( data, dtype=None, de...
Tensor 概述 torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵,类似于 numpy 的 array。1,指定数据类型的 tensor 可以通过传递参数 torch.dtype 和/或者 torch.device 到构造函数生成: 注意为了改变已有的 t…
y= torch.randn(1, 3) z= torch.where(x>y,x,y) Tensor的简单操作 常用数学运算# torch.add():加法 torch.mul():乘法 torch.div():除法 torch.abs():tensor内每个元素取绝对值 torch.round():tensor内每个元素取整数部分 torch.frac():tensor内每个元素取小数部分 ...
tensor([-0.6932, 2.3833, 2.3547, 3.8103, 5.4436, 5.8295, 7.5898, 8.4793, 9.1938, 10.0637])torch.rand ()PyTorch torch.randn()返回一个由可变参数大小(定义输出张量形状的整数序列)定义的张量，包含来自标准正态分布的随机数。标准正态分布，也称为z分布，是一种特殊的正态分...
Pytorch:生成随机数Tensor的方法汇总 在使用PyTorch做实验时经常会用到生成随机数Tensor的方法,比如: torch.rand() torch.randn() torch.normal() torch.linespace() 均匀分布 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...
4:torch.randn:用于生成数据类型为浮点型且维度指定的随机Tensor,和在NumPy中使用numpy.randn生成随机数的方法类似,随机生成的浮点数的取值满足均值为0,方差为1的正态分布 5:torch.range:用于生成数据类型为浮点型且自定义起始范围和结束范围的Tensor,所以传递给torch.range的参数有三个,分别是范围的起始值,范围的结...
PyTorch 根据一百个传感器数据推定3个参数 pytorch randn 补充:torch.randn()函数返回一个张量,包含了从正态分布(均值为0,方差为1)中抽取的一组随机数。张量的形状由参数决定,参数个数任意。 例如:torch.randn(3,4,5)返回一个shape为[3,4,5]即的张量,张量的元素满足标准正态分布。