torch.randint
时间: 2023-07-11 16:32:08 浏览: 52
`torch.randint` 是 PyTorch 中的一个函数,用于生成指定大小和范围的整数张量。其语法如下:
```
torch.randint(high, size, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor
```
其中,
- `high`:生成的整数张量的上限值(不包括)。
- `size`:生成的整数张量的形状。
- `dtype`:生成的整数张量的数据类型,默认为 `torch.int64`。
- `layout`:生成的整数张量的布局,默认为 `torch.strided`。
- `device`:生成的整数张量的设备,默认为当前设备。
- `requires_grad`:生成的整数张量是否需要梯度,默认为 `False`。
例如,生成一个形状为 (3, 2)、值域为 [0, 5) 的整数张量,可以使用以下代码:
```python
import torch
x = torch.randint(5, (3, 2))
print(x)
```
输出:
```
tensor([[4, 3],
[3, 4],
[1, 0]])
```
相关问题
torch.randint 参数
torch.randint()是PyTorch中的一个函数,用于生成具有随机整数的张量。根据引用,torch.randint()的具体用法和参数描述如下:
- 参数low (int, optional):指定生成的随机整数的最小值,可以是一个整数或一个包含整数的张量。
- 参数high (int):指定生成的随机整数的最大值(不包含该值),可以是一个整数或一个包含整数的张量。
- 参数size (tuple):指定生成的张量的形状,可以是一个整数或一个包含整数的元组。
- 参数generator (torch.Generator, optional):指定生成随机数的生成器,默认为None。
- 参数out (Tensor, optional):指定输出的张量,如果提供了该参数,则生成的随机整数将存储在该张量中。
- 参数dtype (torch.dtype, optional):指定生成的随机整数的数据类型,默认为None。
- 参数layout (torch.layout, optional):指定生成的随机整数的布局,默认为torch.strided。
- 参数device (torch.device, optional):指定生成的随机整数所在的设备,默认为None,即使用当前设备。
- 参数requires_grad (bool, optional):指定生成的随机整数是否需要计算梯度,默认为False。
综上所述,torch.randint()函数可以根据指定的参数生成一个给定形状的张量,其中张量的元素由指定范围内的随机整数组成。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
torch.randint函数
torch.randint函数是一个PyTorch中的函数,用于生成指定形状的随机整数张量。其语法如下:
```
torch.randint(high, size, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor
```
其中,参数含义如下:
- high: 随机整数的上限(不包括该值)。
- size: 生成张量的形状。
- dtype: 生成张量的数据类型。
- layout: 生成张量的内存布局。
- device: 生成张量所在的设备。
- requires_grad: 是否需要自动求导。
例如,以下代码生成了一个形状为(2, 3)、值在[0, 10)范围内的随机整数张量:
```
import torch
x = torch.randint(10, size=(2, 3))
print(x)
```
输出结果如下:
```
tensor([[7, 0, 9],
[9, 1, 0]])
```