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
torch.rand(*sizes, out=None): 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,形状由可变参数sizes定义。 torch.randn(*sizes, out=None): 返回一个张量,包含了从标准正态分布(mean=0, std=1)中抽取一组随机数,形状由可变参数sizes定义。 torch.randperm(n, out=None): 给定参数n,返...
返回一个新张量,包含输入input张量每个元素的反正弦函数参数:tensor (Tensor) – 输入张量 out (Tensor, 可选的) – 输出张量例子:>>> a = torch.randn(4) >>> a -0.6366 0.2718 0.4469 1.3122 [torch.FloatTensor of size 4] >>> torch.asin(a) -0.6900 0.2752 0.4633 nan [torch.FloatTensor of ...
在函数定义中,-> Tensor表示该函数的返回类型。 这是一种类型注解,用来说明函数执行后会返回一个什么样的对象。 在函数签名rand(*size, *, generator=None, ...)中,星号(*)的出现位置 具有特殊的语法意义。这里的星号并不是直接关联到某个参数,而是作为分隔符使用, 它的作用是标记参数分界点,表明之后的参数...
torch的randan函数torch的randan函数 # torch.randn函数详解 torch.randn是PyTorch库中的一个功能强大的随机数生成函数,它能够生成服从正态分布的随机张量。在深度学习和机器学习中,这个函数有着广泛的应用。 ## 1. 基本用法 `torch.randn(*sizes, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, ...
完成operator 的解析并且确认下一个 token 为TK_RETURN后,就可以开始返回值的解析。返回值的解析方法与 GraphInputs 很像,解析到输出的 name 后,就可以查找vmap,得到对应的Value,注册成 Graph 的输出。 至此,通过这一系列 parse 函数,例子中的 token 序列就可以被转换成对应的 Graph。这里由于篇幅原因进行了一定...
随机抽样类函数 1.torch.manual_seed(seed) 设定生成随机数的种子,并返回一个torch._C.Generator对象 参数:seed(int or long)种子 2.torch.initial_seed() 返回生成随机数的原始种子(pathon long) 3.torch.get_rng_state() 返回随机生成器状态(Byte Tensor) ...
rand(1, 3) # 跟踪模型 traced_model = torch.jit.trace(model, example_input) 在这里,我们定义了一个简单的SimpleModel,它应用了ReLU激活函数。我们创建了这个模型的一个实例和一个形状为(1, 3)的示例输入张量。然后,我们使用torch.jit.trace通过在示例输入上运行模型来生成模型的TorchScript版本。 Lin ...
torch.rand( *size, out=None, dtype=None, latout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) torch.rand_like() # 创建区间为[0, 1)的均匀分布 torch.randint( low=0, high, size, out=None, dtype=None, latout=torch.strided, ...