torch.linspace()与torch.logspace(): #生成0到10的4个数构成的等差数列a = torch.linspace(0,10,steps=4)print(a)#生成0到10的5个数构成的等差数列b = torch.linspace(0,10,steps=5)print(b)#生成10的0次方为起始值,10的-1次方为终止值的8个数构成的等比数列c = torch.logspace(0,-1,steps=8)...
torch.cuda.manual_seed_all(seed) 在Numpy内部也有随机种子,当你使用numpy中的随机数的时候,可以通过如下方式固定: np.random.seed(seed)(另外还有python的内置模块random.seed(seed))
torch库是一个用于科学计算的Python库,它提供了丰富的数学函数和工具,方便我们进行矩阵运算、数值计算和神经网络模型的构建等任务。 要生成泊松分布的随机数,我们可以使用torch库中的torch.poisson()函数。该函数的参数为一个张量tensor,用于指定生成随机数的形状(shape)和尺度(scale)。形状参数可以是一个整数,也可以...
在torch中,可以使用torch.poisson()函数生成泊松分布随机数。该函数需要传入一个参数lambda,表示单位时间内事件发生的平均次数。lambda越大,事件发生的次数越多。下面是一个使用torch生成泊松分布随机数的示例代码: ```python import torch # 设置lambda参数 lambd = 5 # 生成泊松分布随机数 random_number = torch....
随机数生成器是公开的,但种子是需要自己保密的,这就好像密码算法是公开的,但密钥只能自己保密。由于种子不可以被攻击者知道,因此不可以使用容易被推测的值,例如不可以用当前时间作为种子。密码的密钥与伪随机数...。而可以生成随机数的软件则称为伪随机数生成器。因为仅靠软件无法生成真随机数,因此要加上一个“伪...
torch.randn() torch.rand_like() torch.normal() torch.linespace() 在很长一段时间里我都没有区分这些方法生成的随机数究竟有什么不同,由此在做实验的时候经常会引起一些莫名其妙的麻烦。 所以在此做一个总结,以供大家阅读区分,不要重蹈我的覆辙。
torch.cuda.manual_seed_all(seed) 在Numpy内部也有随机种子,当你使用numpy中的随机数的时候,可以通过如下方式固定: np.random.seed(seed)(另外还有python的内置模块random.seed(seed)) 原文地址:Pytorch:生成随机数种子,torch.mamual_seed()、torch.cuda.manual_seed()、torch.cuda.manual_seed_all()解析 ...