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()...
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…
torch.randn()用于生成随机数字张量，这些数字遵循标准正态分布（0~1）。通过调用此函数，您可以轻松地创建满足特定统计特性要求的张量。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...
PyTorch中的`torch.randn`函数用于生成具有标准正态分布的随机数。其用法通常包括指定生成的张量形状。函数基本用法 `torch.randn`是PyTorch库中的一个函数，用于生成随机数。这些随机数遵循标准正态分布，即均值为0，标准差为1的分布。该函数的主要作用是生成指定形状的张量，并填充随机生成的值。指定张量...
torch.randn和torch.rand有什么区别 Usage: torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个张量,包含了从标准...
** 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, optional) -结果张量 ...
torch.randn和torch.rand的区别 torch.randn——标准正态分布normal torch.randn(2, 3) #2行3列 定义输出张量形状的整数序列。 0.5419 0.1594 -0.0413 -2.7937 0.9534 0.4561 [torch.FloatTensor of size 2x3] 返回一个填充了标准正态分布中随机数的张量(均值为“0”,方差为“1”)...
torch.rand(2,3) 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 ...
本文简要介绍python语言中torch.randn的用法。 用法: torch.randn(*size, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor 参数: size(诠释...) -定义输出张量形状的整数序列。可以是可变数量的参数或像列表或元组这样的集合。
self._start_sentinel = Parameter(torch.randn([1,1, int(input_dim /2)])) self._end_sentinel = Parameter(torch.randn([1,1, int(input_dim /2)])) 开发者ID:Jordan-Sauchuk,项目名称:allennlp,代码行数:31,代码来源:bidirectional_endpoint_span_extractor.py ...