Pytorch基础之torch.randperm的使用
目录
- Pytorch torch.randperm的使用
- torch.randn和torch.rand有什么区别
- 均匀分布
- 标准正态分布
- 总结
Pytorch torch.randperm的使用
torch.randperm(n):将0~n-1(包括0和n-1)随机打乱后获得的数字序列,函数名是random permutation缩写
【sample】
torch.randperm(10) ===> tensor([2, 3, 6, 7, 8, 9, 1, 5, 0, 4])
torch.randn和torch.rand有什么区别
torch.rand和torch.randn有什么区别? y = torch.rand(5,3) y=torch.randn(5,3)
一个均匀分布,一个是标准正态分布。
均匀分布
torch.rand(*sizes, out=None) → Tens编程客栈or
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
例子:
torch.rand(2, 3) 0.0836 0.6151 0.6958 0.6998 0.2560 0.0139 [zZSUzqdgAmtorch.FloatTensor of size 2x3]
标开发者_JS学习准正编程客栈态分布
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 -2.7937 0.9534 0.4561 [torch.FloatTensor of size 2x3]
编程其他:
离散正态分布
torch.normal(means, std, out=None) → → TenszZSUzqdgAmor
线性间距向量
torch.linspace(start, end, steps=100, out=None) → Tensor
返回一个1维张量,包含在区间start和end上均匀间隔的step个点。
输出张量的长度由steps决定。
总结
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。
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