def forward(self, x): x = F.relu(self.fc1(x)) # 激活函数 ReLU x = self.fc2(x) return x model = Net() print(model) # 打印模型结构 4. 训练流程 数据准备 python from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset # 示例数据 X =
以下是`torch.randn()`的一些基本用法: 1.基本调用: ```python import torch #生成一个1x3的张量 tensor = torch.randn(1, 3) print(tensor) ``` 这将输出一个1行3列的张量,其中的元素是从标准正态分布中随机抽取的。 2.生成多维张量: ```python #生成一个2x2x2的张量 tensor = torch.randn(2, 2...
torch的随机函数 torch.rand(*sizes) ,size可以是列表、元组或直接写数字 Returns a tensor filled with random numbers from auniform distribution on the interval [0, 1) torch.randn(*sizes) ,size可以是列表、元组或直接写数字 Returns a tensor filled with random numbers from anormal distributionwith mea...
PyTorch中的`torch.randn`函数用于生成具有标准正态分布的随机数。其用法通常包括指定生成的张量形状。函数基本用法 `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...
torch的randan函数 # PyTorch中的torch.randn()函数 PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库,用于自然语言处理和其他领域的深度学习。在PyTorch中,我们经常需要生成随机数,这时就需要使用到torch.randn()函数。 ## 1. torch.randn()函数的基本用法 torch.randn()函数的作用是在给定维度上生成服从标准正态分布(...
layer = Linear(10,5,bias=False) x = torch.randn(2,10) y = layer(x)Module封装和autograd封装...
Rearrange函数 rearrange是einops中的一个函数调用方法。einops的强项是把张量的维度操作具象化 rearrange可以一次将多个维度转换,类似于permute,比transpose一次只能调换两个维度效率要高 import torch from einops import rearrange input_tensor = torch.randn(2,3,4) ...
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....