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。 1.2.2.参数 torch.rand(*sizes, out=None) ...
在函数定义中,-> Tensor表示该函数的返回类型。 这是一种类型注解,用来说明函数执行后会返回一个什么样的对象。 在函数签名rand(*size, *, generator=None, ...)中,星号(*)的出现位置 具有特殊的语法意义。这里的星号并不是直接关联到某个参数,而是作为分隔符使用, 它的作用是标记参数分界点,表明之后的参数...
torch.rand、torch.randn、torch.normal、torch.linespace 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....
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 例子:torch.rand(2, 3) 0.0836 0.6151 0.6958 0.6998 0.2560 0.0139 ...
1、torch.rand是用于生成均匀随机分布张量的函数,从区间[0,1)的均匀分布中随机抽取一个随机数生成一个张量。用法: torch.rand(sizes) import torch x = torch.rand((6,2),dtype=float,device='cpu',requires_grad=False) print(x) 输出: tensor([[0.3896, 0.5723], [0.0248, 0.7130], [0.3894, 0.4736]...
torch.rand()函数则用于生成均匀分布的张量，其元素从0到1的区间内随机抽取。该函数生成的随机数在0和1之间是均匀分布的，每个数出现的概率相同。torch.rand()函数适用于需要从0到1均匀分布中抽取随机数的场景，如初始化神经网络的权重。总的来说，torch.randn(), torch.randint(), torch.rand()这...
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...
torch的randan函数 # torch.randn函数详解 torch.randn是PyTorch库中的一个功能强大的随机数生成函数,它能够生成服从正态分布的随机张量。在深度学习和机器学习中,这个函数有着广泛的应用。 ## 1. 基本用法 `torch.randn(*sizes, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False...
inplace方法:将会改变调用者本身值的方法。如a, b =torch.rand(2,2), torch.rand(2,2),如果a.add(b),那么a值不变;如果a.add_(b),a值就会变为a+b。 x.uniform_(-10,20)将会把A里面的每个值都从[-10, 20]里面重新均匀分布随机取一次,即在[-10, 20]的随机均匀分布里面取值并重新赋值。