torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor #sizes (int...) - 整数序列,定义了输出张量的形状 #out (Tensor, optinal) - 结果张量 #直接一组数字输入即可 1. 2. 3. 4. 1.2.3.代码示例 ten = torch.rand(2,3)#注意,直接就是一个整数序列而已,不需要数组\列表形式 ten.shape Out[18]: torch.Siz...
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(*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 ...
torch的randan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, ...
rand(10, 10, requires_grad=True) >>> out = run_fn(inp) >>> out.backward() Traceback (most recent call last): Some Error Log RuntimeError: Some error in backward >>> with autograd.detect_anomaly(): ... inp = torch.rand(10, 10, requires_grad=True) ... out = run_fn(inp)...
pytorch官网查询函数pytorch.org/docs/stable/index.html 1.torch.cat()和torch.stack() torch.cat()在指定维度上(默认为维度0)拼接两个Tensor,返回的Tensor维度不变。 torch.stack()在一个新的维度上堆叠两个Tensor,返回的Tensor多了一维。import torch a = torch.rand((2, 3)) b = torch...
Python torch 模块,randperm() 实例源码 torch.randperm( 返回整数从0到n-1的随机排列。 Parameters: n (int) 上限整数(不包含) Example: 代码语言:javascript 复制 >>>torch.randperm(4)tensor([2,1,0,3])
一、torch.nn函数简介 (1) nn.Linear() 用于设置网络中的全连接层 import torch from torch import nn linear = torch.nn.Linear(in_features=64, out_features=1) input = torch.rand(10, 64) output = linear(input) print(output.shape) # torch.Size([10, 1]) (2) nn.Conv1d() 在由多个输...
torch.autograd.function(函数的反向传播) 我们在构建网络的时候,通常使用 pytorch 所提供的nn.Module(例如nn.Conv2d,nn.ReLU等)作为基本单元。而这些 Module 通常是包裹 autograd function,以其作为真正实现的部分。例如nn.ReLU实际使用torch.nn.functional.relu(F.relu): ...