随机从1到n之间取一个整数（不包括n），缩小200倍后赋给noise
在Matlab中，rand是0-1的均匀随机分布，而randn是均值为0方差为1的正态分布。举个例子：X = rand 产生一个在（0，1）区间内的随机数。X = rand(n)或X = randn(n)产生一个n*n的随机变量矩阵。X = rand(m,n)或X = randn(m,n)产生一个m*n的随机变量矩阵。
randn(N,1)就是产生服从方差为1，均值为0 （ 即N(0,1) ）的Gaussian分布的随机噪音 根据Gaussian概率密度函数的特性，a+b*N(miu, sigma) = N(a+miu, b*sigma)所以你就明白了为什么0.05是标准差了，或者，如果你如果想让均值为5就是 noise=5+randn(N,1);...
调用torch.randn(1, n_mels, 3000).to(device)时报错RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered 调试Whisper时,不管执行什么命令都会报错RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered 问题 这个错误通常意味着CUDA运行时检测到了某些问题,例如尝试访问不存在的内存地址或尝试在CUDA内核中进行...
rand(m,n):生成0到1之间的m×n的随机数矩阵 randint randint(m,n,[1 N]):生成m×n的在1到N之间的随机整数矩阵,其效果与randint(m,n,N+1)相同。 randperm(n):产生一个1到n的随机顺序。 randint(3,4,[1 10]) ans = 代码语言:javascript ...
只当randn()生成的数落在1-m上时,就输出,否则继续生成; 2.当m > n时就比较麻烦一点, 基本思路还是和第一种情况是一样的,问题是怎样才能利用randn()生成大于n个随机数呢? randn2= n * (randn() - 1) + randn()可以生成1～n2之间的数,那么只要想办法生成1-A的数,A >= m,即可, ...
randn是生成随机数的函数，randn(1,lx)表示生成1*lx的矩阵，矩阵的每个元素都是随机数。
选出n维1列正态排列随机数中大于0.5的数的位置
randn一般是均值为0,方差为1的正态分布N(0,1),也可以自定义N(u,std)用torch.normal torch.normal(mean=torch.full([10],0),std=torch.arange(1,0,-0.1)) #比如先把一个2*5的矩阵打平变成1*10,然后normal后再reshape为2*5 #torch.full先构建一个一维长度为10全是0的tensor,这样他们的mean就都是0...