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...
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.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...
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.mean(input) 输出input 各个元素的的均值,不指定任何参数就是所有元素的算术平均值,指定参数可以计算每一行或者 每一列的算术平均数 例如: 代码语言:javascript 复制 a=torch.randn(3)#生成一个一维的矩阵 b=torch.randn(1,3)#生成一个二维的矩阵print(a)print(b)torch.mean(a) ...
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
bias等参数inputs=torch.randn(64,3,244,244)weight=torch.randn(64,3,3,3)bias=torch.randn(64)...
MATLAB里的rand函数和randn函数都是随机数生成函数。 rand函数,生成区间(0,1)上均匀分布的随机矩阵。rand函数格式: R=rand(m,n) % 生成m行,n列服从均匀分布(0,1)的随机矩阵randn函数,生成标准正态分布N(0,1)的随机矩阵。randn函数格式: R=randn(m,n) % 生成m行,n列服从标准正态分布N(0,1)的随机矩...
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...
torch.abs(d)#返回张量绝对值g=torch.add(g,d)#两同维度张量值对应相加g=torch.add(g,10)#张量值全部加10#另外div为除法,mul为乘法,用法皆同加法g=torch.clamp(g,-0.1,0.1)#张量裁剪,第二个参数和第三个参数分别为上下边界g=torch.pow(g,2)#求幂,第二个参数为幂数'''矩阵乘法'''a=torch.randn(...