如a, b = torch.rand(2,2), torch.rand(2,2),如果a.add(b),那么a值不变;如果a.add_(b),a值就会变为a+b。 x.uniform_(-10,20)将会把A里面的每个值都从[-10, 20]里面重新均匀分布随机取一次,即在[-10, 20]的随机均匀分布里面取值并重新赋值。 torch.randn_like() torch.
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_size,))e = torch.randn_like(x, requires_grad=False)a = scheduler.alpha[t].view(batch_size,...
torch.normal(mean=torch.arange(1.,11.),std=torch.arange(1,0,-0.1)) 输出如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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...
torch.rand() torch.randn() torch.rand_like() torch.normal() torch.linespace() 在很长一段时间里我都没有区分这些方法生成的随机数究竟有什么不同,由此在做实验的时候经常会引起一些莫名其妙的麻烦。 所以在此做一个总结,以供大家阅读区分,不要重蹈我的覆辙。 均匀分布 torch.rand(*sizes, out=None)→ ...
x = torch.randn(3, 2) y = torch.ones(3, 2) x torch.where(x > 0, x, y) x = torch.randn(2, 2, dtype=torch.double) x # 思考题:用 torch.clamp 如何实现同样的功能? # 答案:x_zeros = torch.zeros_like(x) # torch.clamp(x, min=x_zeros) torch.where(x > 0, x, 0.) ...
import torch import numpy as np import torchvision.transforms as T plt.rcParams["savefig.bbox"] = 'tight' orig_img = Image.open(Path('image/2.png')) def add_noise(inputs, noise_factor=0.3): noisy = inputs + torch.randn_like(inpu...
x = x = torch.zeros(5, 3).long() x = torch.tensor([5.5, 3]) # 从数据直接构建 x = x.new_ones(5,3) # 尽量重用原张量的特征 torch.randn_like(x, dtype=) # 随机产生与x形状相同的tensor x.shape # 等同x.size # 操作 y = torch.rand(5, 3) ...
(x, y) # 进行矩阵的相加操作 # 索引 print(x[:, 1]) # view操作可以改变矩阵维度 x = torch.randn(4, 4) y = x.view(16) z = x.view(-1, 8) a = torch.ones(5) # tensor b = a.numpy() # 将tensor转换为numpy格式 import numpy as np a = np.ones([3, 2]) b = torch....
torch.randn_like()可以根据张量的形状创建新的标准正态分布张量 randn_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False) a = torch.ones((3,4)) t = torch.randn_like(a) print(t) 创建在 (0,1] 上均匀分布的张量 ...
若使用rand_like的函数,torch.rand_like(a)表示接收的参数不再是shape,而是tensor类型。将上面的a的shape读出来后,再送给rand函数。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 b = torch.rand_like(a) print(b) 输出 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 tensor([[0.9398, 0.4583,...