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...
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...
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 ...
torch.rand(*sizes, out=None): 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,形状由可变参数sizes定义。 torch.randn(*sizes, out=None): 返回一个张量,包含了从标准正态分布(mean=0, std=1)中抽取一组随机数,形状由可变参数sizes定义。 torch.randperm(n, out=None): 给定参数n,返...
importtorcha,b=torch.rand(1),torch.rand(2)deff1(x):returntorch.arange(x.shape[0])deff2(x):returntorch.arange(len(x))print(torch.jit.trace(f1,a)(b))# 输出: tensor([0, 1])# 可以看到trace后的model是没问题的,这里使用变量a作为torch.jit.trace的example input,然后将转换后的TorchScript...
rand(2, 3) 0.5010 0.5140 0.0719 0.1435 0.5636 0.0538 [torch.FloatTensor of size 2x3] torch.randntorch.randn(*sizes, out=None)→ Tensor 返回一个张量,包含了从标准正态分布(均值为0,方差为 1,即高斯白噪声)中抽取一组随机数,形状由可变参数sizes定义。 参数:...
hook不应该修改input和output的值。 这个函数返回一个 句柄(handle)。它有一个方法handle.remove(),可以用这个方法将hook从module移除。 register_parameter(name, param) 向module添加parameter parameter可以通过注册时候的name获取。 state_dict(destination=None, prefix='')[source] ...
返回一个新张量,包含输入input张量每个元素的反正弦函数参数:tensor (Tensor) – 输入张量 out (Tensor, 可选的) – 输出张量例子:>>> a = torch.randn(4) >>> a -0.6366 0.2718 0.4469 1.3122 [torch.FloatTensor of size 4] >>> torch.asin(a) -0.6900 0.2752 0.4633 nan [torch.FloatTensor of ...
随机抽样类函数 1.torch.manual_seed(seed) 设定生成随机数的种子,并返回一个torch._C.Generator对象 参数:seed(int or long)种子 2.torch.initial_seed() 返回生成随机数的原始种子(pathon long) 3.torch.get_rng_state() 返回随机生成器状态(Byte Tensor) ...
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, ...