pytorch常用函數(shù)之torch.randn()解讀
更新時(shí)間：2023年02月02日 09:23:49 作者：土豆豆豆豆豆
這篇文章主要介紹了pytorch常用函數(shù)之torch.randn()解讀，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
pytorch常用函數(shù)torch.randn()
torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor
功能：從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布（均值為0，方差為1）中抽取的一組隨機(jī)數(shù)。返回一個張量
sizes (int…)- 整數(shù)序列，定義輸出張量的形狀out (Tensor, optinal)- 結(jié)果張量
eg：
random = torch.randn(2, 3） out: ?0.5419 0.1594 -0.0413 ? ? ? ? -2.7937 0.9534 0.4561
pytorch torch.chunk(tensor, chunks, dim)
說明：在給定的維度上講張量進(jìn)行分塊。
參數(shù)：
tensor(Tensor)-- 待分塊的輸入張量chunks(int)-- 分塊的個數(shù)dim(int)-- 維度，沿著此維度進(jìn)行分塊
>>> x = torch.randn(3, 3) >>> x tensor([[ 1.0103, ?2.3358, -1.9236], ? ? ? ? [-0.3890, ?0.6594, ?0.6664], ? ? ? ? [ 0.5240, -1.4193, ?0.1681]]) >>> torch.chunk(x, 3, dim=0) (tensor([[ 1.0103, ?2.3358, -1.9236]]), tensor([[-0.3890, ?0.6594, ?0.6664]]), tensor([[ 0.5240, -1.4193, ?0.1681]])) >>> torch.chunk(x, 3, dim=1) (tensor([[ 1.0103], ? ? ? ? [-0.3890], ? ? ? ? [ 0.5240]]), tensor([[ 2.3358], ? ? ? ? [ 0.6594], ? ? ? ? [-1.4193]]), tensor([[-1.9236], ? ? ? ? [ 0.6664], ? ? ? ? [ 0.1681]])) >>> torch.chunk(x, 2, dim=1) (tensor([[ 1.0103, ?2.3358], ? ? ? ? [-0.3890, ?0.6594], ? ? ? ? [ 0.5240, -1.4193]]), tensor([[-1.9236], ? ? ? ? [ 0.6664], ? ? ? ? [ 0.1681]]))
總結(jié)
以上為個人經(jīng)驗(yàn)，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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