"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函数生成张量，包含来自标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数，sizes参数同样定义张量形状。torch.normal函数实现离散正态分布的随机数生成，可指定均值与标准差，std参数为包含每个输出元素相关标准差的张量，means为均值参数。torch.linspace函数创建一个包含在给定区间上均匀间隔点的1维张量...
`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...
`torch.randn`是PyTorch库中的一个函数，用于生成随机数。这些随机数遵循标准正态分布，即均值为0，标准差为1的分布。该函数的主要作用是生成指定形状的张量，并填充随机生成的值。指定张量形状 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...
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,...
参数dilation——扩张卷积(也叫空洞卷积) dilation操作动图演示如下:Dilated Convolution with a 3 x 3 kernel and dilation rate 2扩张卷积核为3×3,扩张率为2参数groups——分组卷积三. Conv2d函数代码实例 import torch x = torch.randn(3,1,5,4) print(x) conv = torch.nn.Conv2d(1,4,(2,3)) re...