np.random.Generator

`np.random.Generator` 是 NumPy 1.17.0 版本中引入的随机数生成器类，用于生成高质量的伪随机数。与 `np.random` 模块中的函数相比，`np.random.Generator` 具有更好的性能和更好的随机性质。

使用 `np.random.Generator` 生成随机数的一般步骤如下：

1. 创建随机数生成器对象：

import numpy as np
rng = np.random.default_rng()  # 创建随机数生成器对象

2. 使用生成器对象调用相应的方法生成随机数。例如：

rng.integers(low, high=None, size=None, dtype=np.int64)

其中，`low` 表示随机数的下界（包含），`high` 表示随机数的上界（不包含），`size` 表示生成的随机数的形状，`dtype` 表示生成的随机数的数据类型。还有其他更多的方法可以使用，具体可以参考官方文档：https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generator.html

使用 `np.random.Generator` 生成的随机数具有更好的随机性质，可以在科学计算、机器学习等领域中发挥重要作用。

相关问题

np.random.Generator怎么用

`np.random.Generator` 是 NumPy 1.17.0 版本中引入的随机数生成器类，用于生成高质量的伪随机数。下面是使用 `np.random.Generator` 的一些示例：

1. 创建随机数生成器对象：

import numpy as np
rng = np.random.default_rng()  # 创建随机数生成器对象

2. 生成随机整数：

rng.integers(low, high=None, size=None, dtype=np.int64)

其中，`low` 表示随机数的下界（包含），`high` 表示随机数的上界（不包含），`size` 表示生成的随机数的形状，`dtype` 表示生成的随机数的数据类型。示例：

>>> rng.integers(1, 10, size=(3, 4))
array([[9, 4, 1, 4],
       [3, 1, 2, 5],
       [2, 5, 8, 9]], dtype=int64)

3. 生成随机浮点数：

rng.random(size=None, dtype=np.float64)

其中，`size` 表示生成的随机数的形状，`dtype` 表示生成的随机数的数据类型。示例：

>>> rng.random(size=(2, 3))
array([[0.36757827, 0.69601297, 0.24867914],
       [0.60505938, 0.34184753, 0.70907298]])

还有其他更多的方法可以使用，具体可以参考官方文档：https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generator.html

帮我解释这段代码input = torch.randn(10, 36, 1100) np.random.seed(0) input = np.random.randn(2, 36, 128) input = torch.from_numpy(input).float() print("Generator input: ", input.shape) generator = Generator() output = generator(input) print("Generator output shape: ", output.shape)

这段代码首先使用 PyTorch 创建了一个 3 维张量（tensor）`input`，其形状为 `(10, 36, 1100)`，其中第一个维度表示批次大小（batch size），第二个维度表示每个数据点的特征数（feature size），第三个维度表示每个数据点的长度（sequence length）。

接下来，使用 NumPy 的随机数生成器 `np.random`，以种子值 `0` 生成了一个形状为 `(2, 36, 128)` 的 3 维 Numpy 数组，然后将其转换为 PyTorch 的张量并赋值给 `input`。

然后，打印了 `input` 的形状。

接着创建了一个名为 `generator` 的生成器对象。这个生成器可能是一个用于生成对抗生成网络（GAN）的生成器，用于生成假数据。在这个例子中，它接受输入张量 `input` 并生成输出张量 `output`。

最后，打印了 `output` 的形状。