torch.reshape(input, shape) → Tensor 1. 可以由torch.reshape(),也可由torch.Tensor.reshape()调用 其作用是在不改变tensor元素数目的情况下改变tensor的shape。 torch.Tensor.view() 1. >>> x = torch.randn(4, 4) >>> x.size() torch.Size([4, 4]) >>> y = x.view(16) >>> y.size()...
1 import torch---> 2 torch.normal(means=torch.arange(1,11),std=torch.arange(1,0,-0.1))TypeError: normal() received an invalid combination of arguments - got (means=Tensor,std=Tensor, ), but expected one of: * (Tensormean,Tensorstd, *,torch.Generatorgenerator,Tensorout) * (Tensormean...
normal(mean=0.0, std, out=None) 与上面函数类似,所有抽取的样本共享均值。 参数: means (Tensor,optional) – 所有分布均值 std (Tensor) – 每个元素的标准差 out (Tensor) – 可选的输出张量 例子: torch.normal(mean=0.5, std=torch.arange(1, 6)) 0.5723 0.0871 -0.3783 -2.5689 10.7893 [torch....
[torch.dot()] torch.dot() 函数用于计算两个一维张量(向量)的点积(dot product)。点积是对应元素相乘后的和。如果尝试对更高维度的张量使用 torch.dot(),将会抛出错误,因为 torch.dot() 只适用于一维张量。 python importtorch# 创建两个一维张量a = torch.tensor([1.0,2.0,3.0])b = torch.tensor([4.0,...
torch.normal() torch.normal() 返回一个张量,包含从给定参数means,std的离散正态分布中抽取随机数。 均值means是一个张量,包含每个输出...
torch.normal()函数用于生成张量中的随机数，这些随机数遵循离散正态分布。要使用此函数，你需要提供两个参数：means和std。means参数是一个张量，它包含每个输出元素相关的正态分布的均值。std参数也是张量形式，包含每个输出元素相关的正态分布的标准差。重要的是，means和std的形状不必匹配，但它们的元素...
torch.normal ()正态分布，又称高斯分布，是独立随机变量的连续分布函数。该分布有一个钟形曲线，其特征有两个参数:均值，即图型上的最大值，图总是对称的;还有标准差，它决定了离均值的差值。torch.normal(mean=torch.arange(1., 11.), std=torch.arange(1, 0, -0.1))输出如下：tensor([-0.6932, ...
pytorch中的张量类似于numpy中的ndarray,但是张量的数据类型只能为数值型。定义张量or创建函数时都可以指定device。 1.torch.empty(size,dtype=None,device=None, requires_grad=False)--生成一个指定形状为size的非初始化张量。 #数据随机生成torch.empty(2) ...
9. torch.flatten() 1)flatten(x,1)是按照x的第1个维度拼接(按照列来拼接,横向拼接); 2)flatten(x,0)是按照x的第0个维度拼接(按照行来拼接,纵向拼接); 3)有时候会遇到flatten里面有两个维度参数,flatten(x, start_dim, end_dimension),此时flatten函数执行的功能是将从start_dim到end_dim之间的所有维度...
这里的 base 表示以什么为底。最后一个方法就是「torch.eye():创建单位对角矩阵,默认是方阵」 n,m 分别是矩阵的行数和列数。 依概率分布创建张量「torch.normal():生成正态分布(高斯分布), 这个使用的比较多」 mean 是均值,std 是标准差。但是这个地方要注意,根据 mean 和 std,分别各有两种取值,所以这里会...