``` indices = torch.randperm(len(dataset)).tolist() ```
时间: 2024-06-17 15:04:14 浏览: 10
这行代码是在PyTorch中使用随机打乱数据集的函数`randperm()`,将数据集中每个数据的索引打乱,并将其转换为Python中的列表形式。具体而言,`len(dataset)`返回数据集的长度,即数据集中数据的个数,`randperm()`函数将这些数据的索引打乱,返回一个大小为`len(dataset)`的一维张量,这个张量的每个元素是一个数据在数据集中的索引。最后,`.tolist()`将这个一维张量转换为Python中的列表形式,方便后续使用。整行代码的作用是用随机顺序打乱数据集中每个数据的索引。
相关问题
indices = torch.randperm(num_data)是什么意思
这行代码是PyTorch中的函数,用于生成包含数字0到num_data-1的随机排列。例如,如果num_data为5,则indices可能会生成[3, 0, 4, 1, 2]或[1, 0, 3, 2, 4]等随机排列。通常,类似的代码用于对数据集进行随机排序或创建随机抽样的索引。
# 创建稀疏矩阵的数据 indices = torch.tensor([[0, 1, 1, 2], [0, 1, 2, 1]], dtype=torch.long) values = torch.tensor([1., 2., 3., 4.], dtype=torch.float) 这个是什么意思
这段代码是用来创建稀疏矩阵的数据。
首先,`indices` 是一个大小为 2x4 的整型张量,用于表示稀疏矩阵中非零元素的索引。在这个例子中,`indices` 的第一行 `[0, 1, 1, 2]` 表示非零元素所在的行索引,第二行 `[0, 1, 2, 1]` 表示非零元素所在的列索引。这意味着矩阵中的非零元素分别位于 (0, 0),(1, 1),(1, 2),(2, 1) 这四个位置。
接下来,`values` 是一个大小为 4 的浮点型张量,用于存储稀疏矩阵中非零元素的值。在这个例子中,`values` 的四个元素分别为 1.0,2.0,3.0,4.0,对应于上述四个位置上的非零元素。
通过将 `indices` 和 `values` 传递给相应的函数,您可以使用这些数据创建稀疏矩阵。例如:
```python
import torch
indices = torch.tensor([[0, 1, 1, 2], [0, 1, 2, 1]], dtype=torch.long)
values = torch.tensor([1., 2., 3., 4.], dtype=torch.float)
# 使用 indices 和 values 创建稀疏矩阵
sparse = torch.sparse_coo_tensor(indices, values, size=(3, 3))
```
在这个例子中,`sparse` 是一个大小为 3x3 的稀疏矩阵,其中非零元素的值和位置与 `indices` 和 `values` 对应。
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