pytorch随机整数 文心快码BaiduComate 在PyTorch中生成随机整数,可以使用torch.randint函数。以下是如何使用该函数生成随机整数的详细步骤: 导入PyTorch库: 首先,确保你已经导入了PyTorch库。 python import torch 使用torch.randint函数生成随机整数: torch.randint函数允许你指定随机整数的范围以及输出张量的形状。 指定随机...
torch.randn(*sizes, out=None)→ Tensor 返回一个张量,包含了从标准正态分布(均值为0,方差为1,即高斯白噪声)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.randn(2, 3) 0.5419 0.1594 -0.04...
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...
torch.randn(*sizes, out=None)→ Tensor 返回一个张量,包含了从标准正态分布(均值为0,方差为1,即高斯白噪声)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.randn(2, 3) 0.5419 0.1594 -0.04...
n:一个整数,可以理解为张量某个方向的维度 dtype:返回的数据类型(torch.int64) 简单的示例代码如下所示: 下面代码实现的功能为:将二维张量按照行进行随机排序。 # 生成一个0~3的随机整数排序idx = torch.randperm(4)# 生成一个4行3列的张量tensor_4 = torch.Tensor(4, 3)# 为了方便对比,首先输出tensor_4...
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 0.69580.6998 0.2560 0.0139[torch.FloatTensor of size 2x3] ...
在PyTorch 中我们一般使用如下方法固定随机数种子。这个函数的调用尽量放在所有 import 之后,其他代码之前。 defseed_everything(seed): torch.manual_seed(seed)# Current CPU torch.cuda.manual_seed(seed)# Current GPU np.random.seed(seed)# Numpy m...
DataLoaderIter(DataLoader.self)_BaseDataLoaderIter(DataLoader.self)_BaseDataLoaderIter.self._base_seed=torch.empty((),dtype=torch.int64).random_(generator=DataLoader.generator).item()# 一般来说generator是None,我们不指定,random_没有from和to时,会取数据类型最大范围,这里相当于随机生成一个大整数...
12.randperm(n, dtype=torch.int64,device=None, requires_grad=False, pin_memory=False)---返回一个从0-n-1的随机整数permutation。 torch.randperm(5) tensor([4, 0, 2, 3, 1]) 13.数据框转换成tensor类型 因为torch.tensor的输入数据不能是数据框类型,所以在处理数据框的时候需要把数据框先转换成ndar...
PyTorch随机数种子随机数种子是用来控制随机过程的整数,设置随机数种子可以确保实验的复现性。在PyTorch中,我们可以通过设置torch.manual_seed(seed)来设置随机数种子,其中seed是一个整数。当设置了相同的随机数种子时,每次运行实验都会得到相同的结果。以下是一个简单的例子,说明如何在PyTorch中设置随机数种子: import ...