pytorch 随机采样一定数量的值

在PyTorch中，要随机采样一定数量的值，可以使用torch.rand函数和torch.randint函数来生成随机数。下面是一个用于随机采样一定数量的值的示例代码：

import torch

# 采样浮点数
num_samples = 10  # 采样数量
range_min = 0.0   # 最小值范围
range_max = 1.0   # 最大值范围

# 使用torch.rand生成0到1之间的均匀分布的随机数，
# 并通过乘法和加法将其范围变换到所需的范围
samples_float = torch.rand(num_samples) * (range_max - range_min) + range_min
print("浮点数随机采样结果：", samples_float)

# 采样整数
num_samples = 10  # 采样数量
range_min = 0     # 最小值范围
range_max = 10    # 最大值范围

# 使用torch.randint生成指定范围内均匀分布的整数随机数
samples_int = torch.randint(range_min, range_max, (num_samples,))
print("整数随机采样结果：", samples_int)

以上代码中，首先通过定义采样数量和取值范围来设置参数。然后，使用torch.rand()函数生成0到1之间的均匀分布的随机数，并通过乘法和加法将其映射到所需的范围。若要进行整数随机采样，则使用torch.randint()函数来生成指定范围内的整数随机数。最后，打印出采样结果。