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...
torch.normal(means=torch.arange(1,11), std=torch.arange(1,0, -0.1))1.51041.69552.48954.91854.98956.91557.36838.18368.71649.8916[torch.FloatTensor of size10] torch.arange(1, 11): 12345678910[torch.FloatTensor of size10] torch.arange(1, 0, -0.1): 1.00000.90000.80000.70000.60000.50000.40000.30000....
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()...
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, ...
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....
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...
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...
randn是PyTorch中的一个函数,用于从标准正态分布(均值为0,标准差为1)中生成随机数。这个函数在神经网络的权重初始化中非常有用,因为它可以帮助避免权重值过大或过小的情况。示例代码: import torch x = torch.randn(5) 这将生成一个包含5个元素的张量,每个元素都是从标准正态分布中随机抽取的。 normalnormal...
问题:最近需要初始化一个模型的参数,但在pytorch中没有类似可直接使用的类似tf.truncnormal()函数,一开始是直接尝试用torch.nn.init.normal_() 来代替tf.truncnormal()。效果相差较远,简单的正态分布并不能代…
a=torch.rand(4,4)*5# rate parameter between0and5torch.poisson(a) 输出如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 tensor([[2.,1.,0.,8.],[2.,3.,3.,3.],[0.,0.,1.,6.],[0.,5.,3.,3.]]) 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。