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:输出张量所在的设备 requires_grad:是否对输出张量进行求导 例如: import torch x = torch.randn((1,2),dtype=float,d...
torch.randn()适用于需要遵循标准正态分布的随机数生成情况，torch.randint()则适用于需要在特定范围内生成均匀分布的整数张量，而torch.rand()则用于生成均匀分布的实数张量，其范围从0到1。这些函数的巧妙应用，使得在构建和训练深度学习模型时能够灵活地处理数据。
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)...
如官方文档所述,torch.manual_seed(seed)用来生成CPU或GPU的随机种子,方便下次复现实验结果。 1.如果未设置随机种子,在CPU中生成随机数: # test.pyimporttorchprint(torch.rand(1)) 则每次运行test.py返回的结果都是不同的处于(0, 1)之间的随机数: ...
PyTorch常用函数1 1.生成一组随机数 1.1.函数 import torch torch.rand() torch.randn() torch.randint() torch.randperm() 1. 2. 3. 4. 5. 1.2.torch.rand() 1.2.1.综述 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。
生成指定规模的0~1范围内的随机数 一维数组:(m , ) 二维数组:(m , n) np.random.permutation()# randidx= np.random.permutation(X.shape[0])rand_X= X[randidx] 生成0~m的排列数 主要功能是用来产生一个随机序列作为索引,再使用这个序列从原来的数据集中按照新的随机顺序产生随机数据集 ...
torch.addcmul(tensor, value=1, tensor1, tensor2, out=None)→ Tensor用tensor2对tensor1逐元素相乘,并对结果乘以标量值value然后加到tensor。张量的形状不需要匹配,但元素数量必须一致。如果输入是FloatTensor or DoubleTensor类型,则value 必须为实数,否则须为整数。
(4)torch.randperm():生成从0~n-1的随机排列 n:张量的长度 (5)torch.bernoulli():以input为概率,生成伯努利分布(0-1分布、两点分布) input:概率值 张量操作与线性回归 张量的操作 拼接 切分 索引 变换 一、张量的拼接与切分 1.torch.cat():将张量按维度dim进行拼接 ...
torch.randn_like(),返回与输入相同大小的张量,该张量由均值为0和方差为1的正态分布中的随机数填充 python sqrt() sqrt() 方法返回数字x的平方根 Python reduce() 函数 def reduce(tensor: Tensor, pattern: str, reduction: Reduction, **axes_lengths: int) -> Tensor: ...