Pytorch基礎(chǔ)之torch.randperm的使用
Pytorch torch.randperm的使用
torch.randperm(n):將0~n-1(包括0和n-1)隨機打亂后獲得的數(shù)字序列,函數(shù)名是random permutation縮寫
【sample】
? ? ? ? ?torch.randperm(10) ===> tensor([2, 3, 6, 7, 8, 9, 1, 5, 0, 4])
torch.randn和torch.rand有什么區(qū)別
torch.rand和torch.randn有什么區(qū)別? y = torch.rand(5,3) y=torch.randn(5,3)
一個均勻分布,一個是標準正態(tài)分布。
均勻分布
torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor
返回一個張量,包含了從區(qū)間[0, 1)的均勻分布中抽取的一組隨機數(shù)。張量的形狀由參數(shù)sizes定義。
參數(shù):
sizes (int...)- 整數(shù)序列,定義了輸出張量的形狀out (Tensor, optinal)- 結(jié)果張量
例子:
torch.rand(2, 3) 0.0836 0.6151 0.6958 0.6998 0.2560 0.0139 [torch.FloatTensor of size 2x3]
標準正態(tài)分布
torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor
返回一個張量,包含了從標準正態(tài)分布(均值為0,方差為1,即高斯白噪聲)中抽取的一組隨機數(shù)。張量的形狀由參數(shù)sizes定義。
參數(shù):
sizes (int...)- 整數(shù)序列,定義了輸出張量的形狀out (Tensor, optinal)- 結(jié)果張量
例子:
torch.randn(2, 3) 0.5419 0.1594 -0.0413 -2.7937 0.9534 0.4561 [torch.FloatTensor of size 2x3]
其他:
離散正態(tài)分布
torch.normal(means, std, out=None) → → Tensor
線性間距向量
torch.linspace(start, end, steps=100, out=None) → Tensor
返回一個1維張量,包含在區(qū)間start和end上均勻間隔的step個點。
輸出張量的長度由steps決定。
總結(jié)
以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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