1、 torch.randn()用来生成随机数字的tensor,这些随机数字满足标准正态分布(0~1)其调用方法如下所示: torch.randn()中的四个数分别为: size:输出张量的形状 dtype:输出张量的数据类型 device:输出张量所在…
importtorchdefgenerate_random_tensor_in_range(shape,m,n):# 计算均值和标准差mu=(m+n)/2sigma=(n-m)/6# 这里选择了6作为范围的标准差,确保大部分数值在范围内# 生成随机数并进行变换random_tensor=mu+sigma*torch.randn(*shape)returnrandom_tensor# 生成一个2x3的随机张量,范围在[10, 20]之间random_...
torch.randn()生成的随机张量满足数学上标准正态分布的条件，即均值为0，标准差为1。torch.randint()则不同，它生成的张量包含在指定的范围内的随机整数。这个范围由用户定义，包括low边界，但不包括high边界。例如，若调用torch.randint(1,5)，则可能得到的随机整数为1、2、3、或4。torch.randint()...
torch.rand(*size, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)#返回从[0,1)均匀分布中抽取的一组随机数;均匀分布采样;#*sizes指定张量的形状;torch.randn(*size, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) #返回从...
torch.randn((1, 5))是 PyTorch 深度学习框架中的一个函数调用,用于生成随机张量(tensor)。具体来说,这个函数会生成一个形状为(1, 5)的张量,其中每个元素都是从标准正态分布(均值为 0,标准差为 1)中随机抽取的。 基础概念 张量(Tensor):在深度学习中,张量是一种多维数组,可以看作是标量、向量、矩阵的高维...
PyTorch 根据一百个传感器数据推定3个参数 pytorch randn,补充:torch.randn()函数返回一个张量,包含了从正态分布(均值为0,方差为1)中抽取的一组随机数。张量的形状由参数决定,参数个数任意。例如:torch.randn(3,4,5)返回一个shape为[3,4,5]即的张量,张量的元素满足
torch.randn和torch.rand函数 1.均匀分布 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...
torch.randint()则用于生成包含在low（含）和high（不含）之间的均匀随机整数张量。这意味着生成的整数将均匀分布在这两个边界值之间。另一方面，torch.rand()函数用于生成均匀分布的张量，其随机数从区间[0,1)的均匀分布中抽取。这意味着生成的张量的每个元素均来自这个特定的均匀分布。通过使用这些函数...
PyTorch Torch.randn()返回由可变参数大小(定义输出张量的形状的整数序列)定义的张量,其中包含标准正态分布的随机数。 用法:torch.randn(*size, out=None, dtype=None,layout=torch.strided,device=None, requires_grad=False) 参数: size:定义输出张量大小的整数序列。可以是可变数量的参数,也可以是列表或元组之类...
pytorch常用函数之torch.randn()解读 pytorch常用函数torch.randn() torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor 功能:从标准正态分布(均值为0,方差为1)中抽取的一组随机数。返回一个张量 sizes (int…)- 整数序列,定义输出张量的形状 out (Tensor, optinal)- 结果张量...