一、Pytorch张量与数据类型 1.生成随机矩阵 Tensor(张量) 构造一个随机初始化的矩阵:torch.rand 全0矩阵:torch.zeros 全0矩阵:torch.ones 直接从数据构造张量:torch.tensor 示例代码如下 import torch # 0-1之间均匀分布随机数,2行3列数组 x = torch.rand(2, 3) print(x) # 0-1之间正态分布随机数, 3...
torch.rand(5, 3) # 5*3 , [0, 1)的随机数 torch.rand_like(m) #创建和m的size一样的随机数矩阵 torch.rand(3, 3) # 5*3 , mean=0, variance=1,的正态分布 torch.randint(1, 10, (3,3)) #3*3的整数矩阵(1-10之间) 1. 2. 3. 4. tensor类型和形状 a = torch.Tensor([1, 2, ...
Pytorch矩阵操作积累 没信号 机器学习菜鸡 8 人赞同了该文章 目录 收起 1. torch.topk 2. tensor.expand 3. torch.eq 4. torch.sum 5. 有关随机数产生的几个函数: (1) torch.rand (2) torch.randn (3) torch.randint (4) tensor.random_ (5) torch.randperm 6. torch.item 7. torch.to...
2.两矩阵乘法 # 创建两个大小分别3×2和4×2的随机数矩阵P和Q,服从均值为0,标准差0.01为的正态分布P=torch.normal(0,0.01,(3,2))Q=torch.normal(0,0.01,(4,2))# 对矩阵Q进行形状变换得到Q的转置Q^TQ_T=Q.T# 对矩阵P和矩阵Q^T求矩阵相乘result=torch.mm(P,Q_T)# 输出结果print("矩阵P:\n...
在上面的例子中,我们设置了随机数种子为42,并生成了一个大小为3x3的随机矩阵。由于我们设置了相同的随机数种子,每次运行该代码都会得到相同的结果。应用实例在机器学习和深度学习的实验中,我们经常需要使用等概率随机取样和随机数种子来控制随机性。例如,我们可以使用等概率随机取样从数据集中划分出训练集、验证集和测试...
为了知道模块中可以调用哪些函数和类,我们调用 dir 函数。例如,我们可以(查询随机数生成模块中的所有属性:)
在代码中,我通过matmul函数创建了一个输入向量,该向量用于从均值为 0 且方差为 1 的正态分布创建填充随机数的矩阵。 加权矩阵将具有与输入相同的大小,但具有不同的值。偏差由正态分布的单个值组成。我们可以使用matmul在输入和权重之间进行矩阵乘法,然后我们可以应用激活函数sigm(称为 sigmoid)来映射 0 和 1 之...
rand()用随机数初始化5x3的矩阵 第一种: >>>a+b 第二种: >>>torch.add(a,b) 第三种: >>>result = torch.Tensor(5,3) >>>torch.add(a,b,out=result) #把运算结果存储在result上 第四种: >>>b.add_(a) #把运算结果覆盖掉b
功能:交换张量的两个维度,矩阵的转置和图像的预处理中常用。•input:要变换的张量•dim0:要交换的维度•dim1:要交换的维度具体代码段如下:# torch.transpose t = torch.rand((2, 3, 4)) # 产生0-1之间的随机数 print(t) t_transpose = torch.transpose(t, dim0=0, dim1=2) # c*h*w h*w...