torch.randn()函数生成的张量元素遵循标准正态分布，意味着这些随机数字集中在0附近，符合正态分布的特性。torch.randn()生成的随机张量满足数学上标准正态分布的条件，即均值为0，标准差为1。torch.randint()则不同，它生成的张量包含在指定的范围内的随机整数。这个范围由用户定义，包括low边界，但不包...
torch(randn,randint等区别) 悟道 AI算法工程师(分享有用的干货) 6 人赞同了该文章 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:...
torch.randn()用于生成随机数字张量，这些数字遵循标准正态分布（0~1）。通过调用此函数，您可以轻松地创建满足特定统计特性要求的张量。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...
## 例 1:生成 10 个随机整数 如果我们只需要从 0 到某个上限值之间生成固定个数的随机整数,可以按如下方式使用 torch.randint 函数: ```python import torch t = torch.randint(5, (10,)) print(t) ``` 这样就会生成一个包含 10 个随机整数的张量,每个整数都在 [0,5) 范围内,不包括 5。
# 创建两个简单的数据集dataset1 = CustomDataset(torch.randn(50, 5), torch.randint(0, 2, (50,)))dataset2 = CustomDataset(torch.randn(30, 5), torch.randint(0, 2, (30,))) # 合并数据集combined_dataset = ConcatDataset([da...
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。
该段代码作用即为初始化例如torch.randint()等函数,再进一步了解该段函数,笔者发现其定义在\csrc\autograd\python_torch_functions_manual.cpp文件中,功能包含绑定c++与python函数,检查错误等等。 torch.randint()最详细解读 下面以torch.randint为例,看看pytorch到底用多少步实现这个函数。首先在python_torch_functions_...
torch.randint(low=0, high, size, out=None, requires_grad=False)返回一个张量,该张量填充了在[low,high)均匀生成的随机整数。张量的形状由可变的参数大小定义。从离散正态分布中随机抽样torch.normal(means, std, out=None) →→ Tensor线性间距向量torch.linspace(start, end, steps=100, out=None) → ...
torch.randint(low, high, size),size是元组形式 Returns a tensor filled with random integers generateduniformlyon the interval [low, high) torch.randperm():返回一个0到n-1的数组。 random_(): 返回的是恰好为整数的浮点型数字,例如:
labels=torch.randint(0, 2, (100,)) # 二分类标签 dataset=CustomDataset(data, labels) print(f"数据集大小: {len(dataset)}") print(f"第一个样本: {dataset[0]}") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14.