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。
总的来说，torch.randn(), torch.randint(), torch.rand()这三个函数用于生成随机张量，分别对应不同的随机分布，满足不同需求。torch.randn()生成标准正态分布的张量，torch.randint()生成指定范围内的随机整数张量，torch.rand()生成均匀分布的张量。选择合适的函数可以提高代码的效率和准确性。
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 例子:torch.rand(2, 3) 0...
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我有张量a =torch.arange(6).reshape(2,3)和另一个张量b=(torch.rand(a.size())> 0.5).int().nonzero()。我想要创建一个新的张量,它只包含由a表示的b索引的值。例如: #:我知道我可以迭代b的值,并以索引 浏览4提问于2022-05-07得票数1 ...
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,表明之后的参数必须以关键字参数的形式传递。在星号(*)之前,如*size,表示的是可变数量的位置参数, 可以接收任意数量的非关键字(...
randn(50)函数Pythonrandnpython np.random.rand()返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是[0,1),不包括1。np.random.randn()返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值。俩者用法相同。1、x_data = np.random.rand(5).astype(np.float32)[0.31973207 0.12038767 0.7387324 0.3...
前者叫位置参数,后者叫关键字参数,在不确定传入参数的数量或形式时使用,args本质是一个tuple,kwargs本质是dict,值得注意的是,*和**是在定义函数的形式参数时用来标志参数的类型是位置参数还是关键字参数,在函数体内要拿到真正的参数需要将*去掉。(重要的不是args,而是*,我们可以使用*a,*b,*c等代替;同理重要的...
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...