"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...
silverlight不能象flash一样，直接以类似xxx.xap?name=123的方式传递参数，而是要用另一种方式实现: ...
torch.randn()参数size与输出张量形状详解 参考链接:https://blog.csdn.net/zwma_33/article/details/115132177 分类:人工智能 健力宝1995 粉丝-1关注 -2 +加关注 0 0 升级成为会员
import torch.nn as nn m = nn.Softmax(dim=0) input = torch.randn(2, 2, 3) print(input) print(m(input)) input: tensor([[[ 0.5450, -0.6264, 1.0446], [ 0.
,k 熟悉了原理，再来理解PyTorch中的下面的函数接口的参数含义，这里的input表示输入张量，dim表示softmax...
都用于张量元素的选取和重塑,参数的命名也类似,但其功能截然不同。简要而言: 6.2.6.1 index_select index_select:沿着张量的某个dim方向,按照index选取指定位置的张量元素**整体**:exclamation:,再拼接成一个张量。其中的index为一维张量; x = torch.randn(3, 4) x indices = torch.tensor([0, 2]) # 传入...
参数：inplace为True，将会改变输⼊的数据，否则不会改变原输⼊，只会产⽣新的输出。好处：省去了反复申请与释放内存的时间，直接代替原来的值。测试代码：import torch from torch import nn m = nn.ReLU()# 随机⽣成5个数有正有负。input = torch.randn(5)# 打印随机⽣成的数 print(input)outpu...
Pytorch中torch.nn.Softmax的dim参数⽤法说明Pytorch中torch.nn.Softmax的dim参数使⽤含义 涉及到多维tensor时，对softmax的参数dim总是很迷，下⾯⽤⼀个例⼦说明 import torch.nn as nn m = nn.Softmax(dim=0)n = nn.Softmax(dim=1)k = nn.Softmax(dim=2)input = torch.randn(2, 2, 3)...
PyTorch -torch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt、torch.ge、torch.leflyfishtorch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt、torch.ge、torch.le以上全是简写参数是input, other, out=None逐元素比较input和other返回是torch.BoolTensorimport torcha=torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])b=torch.t ...
z = torch.randn(2,5) res = torch.cat((x,y,z), dim=0) print(res.shape) ``` 输出结果为:(6,5)。 目前为止,我们已经了解了torch.concat的基本用法。下面我们来看看一些更高级的应用场景。 在torch.concat中拼接具有不同形状的tensor是一件容易的事情。只要在dim指定拼接的轴维度之外,其他的维度必须...