"torch.randn()"是PyTorch库中的一个函数,用于生成服从标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机数。它的参数可以控制生成随机数的形状(大小)。 参数的形式为torch.randn(*sizes, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)。 *sizes:表示生成随机数的形状,可以是一个...
x = torch.randn(2, 3) print(x) ``` 输出: ``` tensor([[-0.5784, -0.1921, 0.8170], [ 0.1240, 0.6701, 1.5613]]) ``` 上述代码将生成一个2x3的随机张量,其中的元素服从标准正态分布。 ## 2. 参数解释 - sizes:这是一个整数元组或列表,用于指定生成张量的形状。例如,如果我们想要生成一个2行...
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...
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....
参数:-input– 输入张量的形状 (minibatch x in_channels x iW) -weight– 过滤器的形状 (out_channels, in_channels, kW) -bias– 可选偏置的形状 (out_channels) -stride– 卷积核的步长,默认为1 例子: >>> filters = autograd.Variable(torch.randn(33, 16, 3)) ...
torch.randn(2) tensor([1.2888, 0.5438])torch.randn(2,3,4) tensor([[[-1.4809, 0.5076, 0.6966, -1.2156], [-0.4119, 0.3242, 0.4690, -0.2551], [ 0.2470, 0.3578, -1.5854, -1.6585]], [[-1.2318, -2.5127, 2.3537, -0.0930], [ 0.9865, 0.7953, 0.1861, -1.0153], ...
`torch.randn()`是PyTorch库中的一个函数,用于生成指定大小的张量,其中每个元素都是从标准正态分布(均值为0,标准差为1)中随机抽取的。这个函数在机器学习和深度学习领域非常有用,特别是在初始化神经网络的权重时,因为正态分布的初始化可以有助于网络训练过程。 以下是`torch.randn()`的一些基本用法: 1.基本...
conv1 = nn.Conv1d(in_channels=256, out_channels=10, kernel_size=2, stride=1, padding=0) input = torch.randn(32, 32, 256) # [batch_size, L_in, in_channels] input = input.permute(0, 2, 1) # 交换维度:[batch_size, embedding_dim, max_len] out = conv1(input) # [batch_size...
PyTorch torch.randn()返回一个由可变参数大小(定义输出张量形状的整数序列)定义的张量，包含来自标准正态分布的随机数。标准正态分布，也称为z分布，是一种特殊的正态分布，其均值为0，标准差为1 torch.randn(4,4)输出如下：tensor([[-1.3119, -0.2177, -0.2496, 0.2361], [-1.2755, -0.2271,...
使用`torch.randn`时，通常需要指定想要生成的张量的形状。形状可以通过一个元组来定义，其中每个元素表示张量相应维度的尺寸。例如，`torch.randn`将生成一个3行4列的矩阵，填充来自标准正态分布的随机数。其他参数和注意事项 除了指定形状外，`torch.randn`函数还可以接受其他参数，如数据类型和生成数值的...