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定义。 参数: sizes (int...) - 整数序列,定义了输出张量的形状 out (Tensor, optinal) - 结果张量 例子: torch.rand(2, 3) 0.0836 0.6151 0.6958 0.6998 0.2560 0.0139 [...
steps (int) - 在start和end间生成的样本数 out (Tensor, optional) - 结果张量 例子: torch.linspace(3, 10, steps=5) 3.0000 4.7500 6.5000 8.2500 10.0000 [torch.FloatTensor of size 5] a=torch.rand(3,3)print(a)#与a形状类似的数组b=torch.rand_like(a)print(b)#随机产生1~9的数,形状为3x3c...
一、numpy的随机数生成 生成指定形状的0-1之间的随机数 生成指定范围内的随机整数 生成指定分布的随机整数 生成指定区间的均匀分布 按照指定概率从指定数组中,随机抽出某个数 二、Pytorch的随机数生成方式 生成0-1之间均匀分布抽取随机数 均匀生成范围内的随机整数 标准正态分布 生成随机排列 线性间距向量 利用生成随...
上面这些文档应该没有及时更新,只提到这里设置了torch自己的随机数,但从本文前面给出的源码中可以看到,它也包含了对random库和numpy.random库的随机种子的初始化。但假如我们定制化地改写了DataLoader,用到与这些库独立的其他随机算法库,且我们的程序使用fork方法创建子进程时,如果不加设置,这些子进程的随机性就会完全相...
首先要清楚我提到的固定随机数种子对可复现性起作用的前提:rand() 函数调用的次序固定。也就是说,假如在某次 rand() 调用之前我们插入了其他的 rand() 操作,那这次的结果必然不同。 >>>importtorch >>>fromutilsimportseed_everything >>> seed_eve...
PyTorch等概率随机取样与PyTorch随机数种子引言在机器学习和深度学习的应用场景中,数据集的随机取样和随机数种子(Random Seed)的设置对于实验的复现性和结果的可比性具有至关重要的影响。等概率随机取样可以确保每个样本被选择的概率相等,从而避免某些样本被过度选择或者某些样本从未被选择的情况。同时,随机数种子可以确保不...
batch_size=1,是因为从读取的时候已经确定好了,读取一大堆就是之前的一个。 Dataloader随机数设置 seed 在划分数据集的时候,一定要注意seed的位置!特别是我们需要运行多次算结果,那么seed_setting应该放在哪里?我的经验是直接放在数据准备的阶段,而不是main程序里面。
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() 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。
numpy.random.RandomState()是一个伪随机数生成器, 此命令将会产生一个随机状态种子,在该状态下生成的随机序列(正态分布)一定会有相同的模式。 伪随机数是用确定性的算法计算出来的似来自[0,1]均匀分布的随机数序列。并不真正的随机,但具有类似于随机数的统计特征,如均匀性、独立性等。(来自百度) ...
seed_value =2020# 设定随机数种子np.random.seed(seed_value)random.seed(seed_value)os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed_value)# 为了禁止hash随机化,使得实验可复现。torch.manual_seed(seed_value)# 为CPU设置随机种子torch.cuda.manual_see...