返回一个包含了从区间 [low, high) 的离散均匀分布中抽取的随机整数的张量 torch.randint(low=0, high, size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) 1. 参数详解 代码示例 import torch print(torch.randint(
代码示例: from torch.utils.data import TensorDataset # 创建特征和标签张量features = torch.randn(1000, 10) # 1000个样本,每个样本10个特征labels = torch.randint(0, 5, (1000,)) # 5分类问题 # 创建TensorDatasettensor_dataset = Tens...
1iftorch.cuda.is_available():2device = torch.device("cuda")3x = torch.tensor([1,2,3,4], dtype=torch.int32)4y = torch.ones_like(x, device=device)5x = x.to(device)#将x迁移到GPU上6z = x +y7print(z)#tensor([2, 3, 4, 5], device='cuda:0', dtype=torch.int32)8print(z....
torch::autograd::initTorchFunctions(module); 该段代码作用即为初始化例如torch.randint()等函数,再进一步了解该段函数,笔者发现其定义在\csrc\autograd\python_torch_functions_manual.cpp文件中,功能包含绑定c++与python函数,检查错误等等。 torch.randint()最详细解读 下面以torch.randint为例,看看pytorch到底用多...
PyTorch常用函数1 1.生成一组随机数 1.1.函数 import torch torch.rand() torch.randn() torch.randint() torch.randperm() 1.2.torch.rand() 1.2.1.综述 返回一个张量,包含了从区间[0, 1)
import torch a = torch.randint(0, 255, (2, 3, 3)) mask = torch.tensor([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]).bool() a.masked_fill_(~mask, 0) 在NLP任务中, 输入文本的长度通常不一致, 为了在batch维度进行并行化处理,一般会将较长的文本截断,较短的文本进行padding操作。注意pad...
for i in range(num_epochs):total_loss = 0for bidx, (x,_) in enumerate(tqdm(train_loader, desc=f"Epoch {i+1}/{num_epochs}")):x = x.cuda()x = F.pad(x, (2,2,2,2))t = torch.randint(0,num_time_steps,(batch...
indices = torch.randint(0, len_dim_1, size=(num_picks,)) # [len_dim_0, num_picks] picked = torch.index_select(values, 1, indices) 上面代码将得到的张量形状为[len_dim_0, num_picks]:对于沿维度0的每个元素,我们从维度1中选择了相同的元素。
labels=torch.randint(0, 2, (100,)) # 二分类标签 dataset=CustomDataset(data, labels) print(f"数据集大小: {len(dataset)}") print(f"第一个样本: {dataset[0]}") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14.
torch.cat(tensors, dim = 0)使用需要一些约束,这也是在使用torch.cat(tensors, dim = 0)函数时需要注意的地方。 参数tensors 中所有需要合并的张量必须是相同的数据类型 代码语言:txt AI代码解释 import torch # 模拟图像张量A a = torch.randint(0, 255, (4, 3, 32, 32)) ...