randint()方法返回一个张量,其中充满了给定形状在低(包含)和高(不包含)之间均匀分布的随机整数。形状它可以是一个元组或包含非负成员的列表。low的默认值是0。当只传递一个int参数时,默认情况下low获取值0,high获取传递的值。 torch.randint(2,5, (2,2))tensor([[2, ...
randint()方法：生成随机整数张量 randint()方法能够生成指定形状的随机整数张量，使得我们可以方便地创建各种规模的数据集。complex()方法：创建复数张量 复数在一些领域的数学运算中非常重要，而PyTorch提供了complex()方法来创建复数张量，这为处理复数数据提供了支持。reshape()方法：改变张量形状 通过reshape()方法，我...
randn()方法用于生成标准正态分布随机数,即均值为0,方差为1的正态分布。 randint()方法用于生成指定范围内的随机整数。 normal()方法用于生成从均值为mean,标准差为std的正态分布中生成随机数。 full()方法用于创建一个指定形状的张量,并用指定固定值填充。 因此,在实际应用中需要根据具体情况选择不同的方法,以满...
randint()方法返回一个张量,其中充满了给定形状在低(包含)和高(不包含)之间均匀分布的随机整数。形状它可以是一个元组或包含非负成员的列表。low的默认值是0。当只传递一个int参数时,默认情况下low获取值0,high获取传递的值。 torch.randint(2,5, (2,2)) tensor([[2, 4], [2, 4]])3、complex() com...
torch.ones_like(X), torch.zeros_like(X), torch.rand_like(X)可以分别用于创建一个与张量X具有相同维度的全1、全0或者是服从[0,1]区间上均匀分布的张量。 (3) 随机数生成张量 torch.normal(mean, std)可以通过传入指定的均值张量和方差张量,从而生成一个对应满足该分布的随机数张量,当mean和std传入多个值...
randint()方法返回一个张量,其中充满了给定形状在低(包含)和高(不包含)之间均匀分布的随机整数。形状它可以是一个元组或包含非负成员的列表。low的默认值是0。当只传递一个int参数时,默认情况下low获取值0,high获取传递的值。 torch.randint(2,5, (2,2)) ...
importtorch# 生成一个2x3的均匀分布随机张量random_tensor_unif=torch.rand(2,3)print("均匀分布随机张量:\n",random_tensor_unif)# 生成一个2x3的正态分布随机张量random_tensor_norm=torch.randn(2,3)print("正态分布随机张量:\n",random_tensor_norm)# 生成一个范围在[0, 10)的随机整数张量random_tens...
在PyTorch中,随机生成张量是指根据指定的形状、数据类型和范围等条件,生成随机的数值张量。这对于深度学习模型的训练和测试十分重要。 设置随机种子为了确保随机生成的张量具有可重复性,可以通过设置随机种子来实现。在PyTorch中,使用torch.manual_seed(seed)函数可以设置随机种子,其中seed为一个整数。 选择张量尺寸在随机...
6.1 随机张量 6.2 全0或全1张量 6.3 创建范围张量 6.4 创建相似张量 7.张量的数据类型 8.张量的操作(张量运算) 8.1 基本操作 8.2 矩阵乘法 8.3 索引(index)和切片(slice) 8.4 矩阵的转置 8.5 为什么会用到矩阵乘法? 8.6 求最小值、最大值、平均值、总和等(聚合) ...