深入浅出PyTorch函数torch.rand与torch.randn

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了深入浅出PyTorch函数torch.rand与torch.randn。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

torch.randtorch.randn 都是PyTorch中用于生成随机张量的函数,但它们生成随机数的方式有所不同。

一、torch.rand

深入浅出PyTorch函数torch.rand与torch.randn,pytorch,深度学习,人工智能

torch.rand 生成在区间 [0, 1) 内均匀分布的随机数。
size 参数是一个表示所需张量形状的元组或整数。可以生成任何形状的随机张量。

二、torch.randn

深入浅出PyTorch函数torch.rand与torch.randn,pytorch,深度学习,人工智能

torch.randn 生成从标准正态分布(均值为0,标准差为1)中采样的随机数。
size 参数同样是一个表示所需张量形状的元组或整数。

三、代码示例

import torch

random_tensor1 = torch.rand((2, 3))
print(random_tensor1)

random_tensor2 = torch.randn((2, 3))
print(random_tensor2)
tensor([[0.5962, 0.6559, 0.9725],
        [0.4057, 0.5187, 0.2943]])
tensor([[ 0.1503,  0.6359, -0.2597],
        [-0.3500, -1.1397,  1.9649]])

三、注意

需要注意的是,由于 torch.randn 生成的是从标准正态分布中采样的随机数,因此它的值可以在负无穷到正无穷之间,而 torch.rand 生成的随机数范围在 [0, 1) 内。

四、解释“在区间 [0, 1) 内均匀分布的随机数”

在区间 [0, 1) 内均匀分布的随机数是一种随机数生成方式,其中生成的随机数在区间 [0, 1) 内的任何值都具有相同的概率分布。这意味着在 [0, 1) 内的任何值都有可能被生成,包括所有的实数值。因此,生成的随机数可以是小数,而不仅仅是整数。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-699398.html

到了这里,关于深入浅出PyTorch函数torch.rand与torch.randn的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 深入浅出Pytorch函数——torch.maximum

    分类目录:《深入浅出Pytorch函数》总目录 相关文章: · 深入浅出Pytorch函数——torch.max · 深入浅出Pytorch函数——torch.maximum 计算 input 和 other 的元素最大值。 语法 参数 input :[ Tensor ] 输入张量 other :[ Tensor ] 输入的第二个张量 实例

    2024年02月15日
    浏览(53)
  • 深入浅出Pytorch函数——torch.max

    分类目录:《深入浅出Pytorch函数》总目录 相关文章: · 深入浅出Pytorch函数——torch.max · 深入浅出Pytorch函数——torch.maximum torch.max 有三种输入形式,根据其输入形式及参数的不同有下列三种返回形式: torch.max(input) :返回输入张量所有元素的最大值。 torch.max(input, dim, keep

    2024年02月15日
    浏览(51)
  • 深入浅出Pytorch函数——torch.zeros

    分类目录:《深入浅出Pytorch函数》总目录 相关文章: · 深入浅出Pytorch函数——torch.Tensor · 深入浅出Pytorch函数——torch.ones · 深入浅出Pytorch函数——torch.zeros · 深入浅出Pytorch函数——torch.full · 深入浅出Pytorch函数——torch.ones_like · 深入浅出Pytorch函数——torch.zeros_like · 深

    2024年02月07日
    浏览(67)
  • 深入浅出Pytorch函数——torch.full

    分类目录:《深入浅出Pytorch函数》总目录 相关文章: · 深入浅出Pytorch函数——torch.Tensor · 深入浅出Pytorch函数——torch.ones · 深入浅出Pytorch函数——torch.zeros · 深入浅出Pytorch函数——torch.full · 深入浅出Pytorch函数——torch.ones_like · 深入浅出Pytorch函数——torch.zeros_like · 深

    2024年02月07日
    浏览(60)
  • 深入浅出Pytorch函数——torch.ones

    分类目录:《深入浅出Pytorch函数》总目录 相关文章: · 深入浅出Pytorch函数——torch.Tensor · 深入浅出Pytorch函数——torch.ones · 深入浅出Pytorch函数——torch.zeros · 深入浅出Pytorch函数——torch.full · 深入浅出Pytorch函数——torch.ones_like · 深入浅出Pytorch函数——torch.zeros_like · 深

    2023年04月26日
    浏览(106)
  • 深入浅出Pytorch函数——torch.arange

    分类目录:《深入浅出Pytorch函数》总目录 相关文章: · 深入浅出TensorFlow2函数——tf.range · 深入浅出Pytorch函数——torch.arange · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.arange 语法 当 dtype 表示浮点类型时,为了避免浮点计算误差,建议给 end 加上一个极小值 epsilon ,使边界可以更加明

    2024年02月04日
    浏览(51)
  • 深入浅出Pytorch函数——torch.sum

    分类目录:《深入浅出Pytorch函数》总目录 相关文章: · 深入浅出TensorFlow2函数——tf.reduce_sum · 深入浅出TensorFlow2函数——tf.math.reduce_sum · 深入浅出Pytorch函数——torch.sum · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.sum 语法 参数 input :[ Tensor ] 输入的张量。 dim :[可选, int / tuple ] 求和

    2024年02月04日
    浏览(76)
  • 深入浅出Pytorch函数——torch.Tensor.backward

    分类目录:《深入浅出Pytorch函数》总目录 相关文章: · 深入浅出Pytorch函数——torch.Tensor 计算当前张量相对于图的梯度,该函数使用链式法则对图进行微分。如果张量不是一个标量(即其数据具有多个元素)并且需要梯度,则函数还需要指定梯度,指定的梯度应该是一个与

    2024年02月15日
    浏览(53)
  • 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.Linear

    分类目录:《深入浅出Pytorch函数》总目录 对输入数据做线性变换 y = x A T + b y=xA^T+b y = x A T + b 语法 参数 in_features :[ int ] 每个输入样本的大小 out_features :[ int ] 每个输出样本的大小 bias :[ bool ] 若设置为 False ,则该层不会学习偏置项目,默认值为 True 变量形状 输入变量:

    2024年02月12日
    浏览(43)
  • 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.Softmax

    分类目录:《深入浅出Pytorch函数》总目录 相关文章: · 机器学习中的数学——激活函数:Softmax函数 · 深入浅出Pytorch函数——torch.softmax/torch.nn.functional.softmax · 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.Softmax 将Softmax函数应用于 n n n 维输入张量,重新缩放它们,使得 n n n 维输出张量的

    2024年02月15日
    浏览(54)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包