"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...
torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个张量,包含了从标准正态分布(均值为0,方差为1,即高斯白噪声)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.randn(2, 3) 0.5419 0.1594 -0.0413...
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...
y=torch.randn(2) y[0]=x.dot(w1) y[1]=x.dot(w2) y.backward()#y为向量时backward参数必须赋值,不然会报错 RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs y.backward(torch.ones(2))#此时y对x的导数为2x3的矩阵,需要投影到(1,1)上 print(x.grad) print(w1.grad) pri...
randn(batch_size, sequence_length, input_size) # 前向传播 output = model(x) print(output.shape) # 输出形状:(batch_size, output_size) 在这个示例中,我们定义了一个简单的RNN模型,包含一个RNN层和一个全连接层。我们使用随机生成的输入数据进行前向传播,并打印输出结果的形状。 总结 通过本文的介绍,...
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
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: ...
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...
tensor = torch.randn(2, 2, 2) print(tensor) ``` 这将输出一个2x2x2的张量,每个元素都服从标准正态分布。 3.指定数据类型: ```python #生成一个float类型的3x4张量 tensor = torch.randn(3, 4, dtype=torch.float32) print(tensor) ``` 通过指定`dtype`参数,可以生成特定数据类型的张量。 4.生成批...