torch.random.choice

时间: 2023-10-23 21:30:24 浏览: 530
torch.random.choice是一个PyTorch中用于从给定的一维数组中随机选择元素的函数。它的用法是torch.random.choice(a[, size, replace, p])，其中a是一维数组，size是要选择的元素个数，replace表示是否允许重复选择元素，p是一个与a相同长度的概率数组，用于指定每个元素被选择的概率。如果不指定size，默认只选择一个元素。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [python 基本语法——随机数的生成 torch & numpy](https://blog.csdn.net/qq_44783177/article/details/114236344)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [PyTorch的torch.cat用法](https://download.csdn.net/download/weixin_38653040/12850385)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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torch.random' has no attribute 'choice'

torch.random模块中确实没有choice这个属性。如果你想从给定的一维张量中随机选择元素，可以使用torch.randint函数。下面是一个示例代码： python import torch # 创建一维张量 x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, ...

if opt.cropmethod == 'random_center': #Set viewpoints choice = [torch.Tensor([1,0,0]),torch.Tensor([0,0,1]),torch.Tensor([1,0,1]),torch.Tensor([-1,0,0]),torch.Tensor([-1,1,0])] for m in range(batch_size): index = random.sample(choice,1)#Random choose one of the viewpoint distance_list = [] p_center = index[0] for n in range(opt.pnum): distance_list.append(distance_squre(real_point[m,0,n],p_center)) distance_order = sorted(enumerate(distance_list), key = lambda x:x[1]) for sp in range(opt.crop_point_num): input_cropped1.data[m,0,distance_order[sp][0]] = torch.FloatTensor([0,0,0]) real_center.data[m,0,sp] = real_point[m,0,distance_order[sp][0]]

在这个例子中，opt.cropmethod 被设置为 'random_center'。 然后，定义了一个列表 choice，其中包含了一些代表视点的向量。在每个批次中，对于每个样本，随机选择一个视点。从视点到每个真实点的距离被计算，...

import pickle import math import numpy as np from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset def sample_data(filepath, idx, path): f = open(filepath, 'rb') bi = pickle.load(f) data = np.arange(0, idx) data = data.tolist() samples = [] bs = [] a = path r = math.ceil(len(data) / a) for i in range(a): if len(data) > r: sample = np.random.choice(data, r, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) b = [bi[j] for j in list(sample)] bs.append(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) bs = [np.array(e) for e in bs] bs = np.concatenate(bs, axis=0) return samples, bs如何让每一次for循环中的b值都能单独进行一次深度学习的dataloader，最后遍历完for循环中所有的b值

sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) b = [bi[j] for j in list(sample)] bs.append(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) # 将b值转换为TensorDataset...

def learn(self): # 从所有内存中抽样批处理内存 if self.memory_counter > self.memory_size:#随机选择一组，减少数据的依赖性 sample_index = np.random.choice(self.memory_size, size=self.batch_size) else: sample_index = np.random.choice(self.memory_counter, size=self.batch_size) batch_memory = self.memory[sample_index, :]#batch_memory是一个二维的 numpy 数组，用于存储从记忆库（memory）中随机选择的一批记忆（memory）数据。 h_train = torch.Tensor(batch_memory[:, 0: self.net[0]])#h_train是这批记忆的前self.net[0]个元素，即输入数据 m_train = torch.Tensor(batch_memory[:, self.net[0]:])#m_train是这批记忆的后面的元素，即标签。 optimizer = optim.Adam(self.model.parameters(), lr=self.lr,betas = (0.09,0.999),weight_decay=0.0001)#是一个 Adam 优化器，用来更新网络的参数，使得误差不断降低。 criterion = nn.BCELoss()#是一个二分类交叉熵损失函数，用来计算网络的预测结果和真实结果的误差，通过反向传播算法更新网络的参数，使得误差不断降低。 self.model.train() optimizer.zero_grad() predict = self.model(h_train)#得到网络的输出结果 loss = criterion(predict, m_train) loss.backward() optimizer.step() # 训练DNN self.cost = loss.item() assert(self.cost > 0) self.cost_his.append(self.cost)这段代码运用了什么方法

这段代码是一个基于深度强化学习的 DQN（Deep Q Network）算法的学习过程。具体来讲，这段代码运用了以下方法： 1. 随机抽样：从记忆库（memory）中随机选择一批记忆数据，以减少数据的依赖性。...

def generate_cf_batch(self, user_dict, batch_size): # 1024 exist_users = user_dict.keys() # 字典里所有用户 if batch_size <= len(exist_users): # batch_user = random.sample(exist_users, batch_size) else: batch_user = [random.choice(exist_users) for _ in range(batch_size)] batch_pos_item, batch_neg_item = [], [] for u in batch_user: batch_pos_item += self.sample_pos_items_for_u(user_dict, u, 1) batch_neg_item += self.sample_neg_items_for_u(user_dict, u, 1) batch_user = torch.LongTensor(batch_user) batch_pos_item = torch.LongTensor(batch_pos_item) batch_neg_item = torch.LongTensor(batch_neg_item) return batch_user, batch_pos_item, batch_neg_item

这是一个函数，它的作用是生成一个三元组(batch_user, batch_pos_item, batch_neg_item)，其中batch_user是一个长度为batch_size的整数序列，表示从用户字典(user_dict)中随机选择的batch_size个用户；...

def generate_kg_batch(self, kg_dict, batch_size, highest_neg_idx): exist_heads = kg_dict.keys() # 头实体 if batch_size <= len(exist_heads): batch_head = random.sample(exist_heads, batch_size) # 从exist_heads中挑batch_size个样本 else: batch_head = [random.choice(exist_heads) for _ in range(batch_size)] batch_relation, batch_pos_tail, batch_neg_tail = [], [], [] for h in batch_head: relation, pos_tail = self.sample_pos_triples_for_h(kg_dict, h, 1) # 给每个三元组都只找一个关系和正尾实体 batch_relation += relation batch_pos_tail += pos_tail neg_tail = self.sample_neg_triples_for_h(kg_dict, h, relation[0], 1, highest_neg_idx) batch_neg_tail += neg_tail batch_head = torch.LongTensor(batch_head) batch_relation = torch.LongTensor(batch_relation) batch_pos_tail = torch.LongTensor(batch_pos_tail) batch_neg_tail = torch.LongTensor(batch_neg_tail) return batch_head, batch_relation, batch_pos_tail, batch_neg_tail

这段代码是用于生成知识图谱（KG）训练的batch数据的，可以看出其使用了随机采样的方式来选取batch中的头实体，然后针对每个头实体，从KG中随机选择一个正例三元组（即包含该头实体的三元组），并从KG中选择一个负例...

def encode(self, h, m): # 编码条目 self.remember(h, m) # 每多步训练DNN if self.memory_counter % self.training_interval == 0:#如果 self.memory_counter（记忆计数器）能够被 self.training_interval 整除，那么条件成立，执行相应的代码，当模型已经接收了足够数量的样本后，就开始进行训练。 self.learn() def learn(self): # 从所有内存中抽样批处理内存 if self.memory_counter > self.memory_size:#随机选择一组，减少数据的依赖性 sample_index = np.random.choice(self.memory_size, size=self.batch_size) else: sample_index = np.random.choice(self.memory_counter, size=self.batch_size) batch_memory = self.memory[sample_index, :]#batch_memory是一个二维的 numpy 数组，用于存储从记忆库（memory）中随机选择的一批记忆（memory）数据。 h_train = torch.Tensor(batch_memory[:, 0: self.net[0]])#h_train是这批记忆的前self.net[0]个元素，即输入数据 m_train = torch.Tensor(batch_memory[:, self.net[0]:])#m_train是这批记忆的后面的元素，即标签。 optimizer = optim.Adam(self.model.parameters(), lr=self.lr,betas = (0.09,0.999),weight_decay=0.0001)#是一个 Adam 优化器，用来更新网络的参数，使得误差不断降低。 criterion = nn.BCELoss()#是一个二分类交叉熵损失函数，用来计算网络的预测结果和真实结果的误差，通过反向传播算法更新网络的参数，使得误差不断降低。 self.model.train() optimizer.zero_grad() predict = self.model(h_train)#得到网络的输出结果 loss = criterion(predict, m_train) loss.backward() optimizer.step() # 训练DNN self.cost = loss.item() assert(self.cost > 0) self.cost_his.append(self.cost)这个encode函数有什么用

这个 encode 函数是用于将输入数据和标签数据编码为记忆（memory）条目，以便存储在记忆库（memory）中。其中，h 表示输入数据，m 表示标签数据。每多少步训练DNN，就会调用 learn 函数对模型进行训练。...

def get_input(self, batch, k): x = batch[k] if len(x.shape) == 3: x = x[..., None] x = x.permute(0, 3, 1, 2).to(memory_format=torch.contiguous_format).float() if self.batch_resize_range is not None: lower_size = self.batch_resize_range[0] upper_size = self.batch_resize_range[1] if self.global_step <= 4: # do the first few batches with max size to avoid later oom new_resize = upper_size else: new_resize = np.random.choice(np.arange(lower_size, upper_size+16, 16)) if new_resize != x.shape[2]: x = F.interpolate(x, size=new_resize, mode="bicubic") x = x.detach() return x解析

这段代码是一个函数get_input，它用于将输入数据batch中的指定键值k取出来，并做一些预处理，最终返回一个张量x。具体来说，该函数的实现包括以下几个步骤： 1. 取出batch中键值为k的数据，并将其赋值给变量x。...

import random import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) import torch from pytorch_transformers import GPT2Tokenizer from pytorch_transformers import GPT2LMHeadModel # 选择 top-k 的函数的实现， def select_top_k(predictions, k=10): predicted_index = random.choice( predictions[0, -1, :].sort(descending=True)[1][:10]).item() return predicted_index # 载入预训练模型的分词器 tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2') # 使用 GPT2Tokenizer 对输入进行编码 text = "Yesterday, a man named Jack said he saw an alien," indexed_tokens = tokenizer.encode(text) tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens]) # 读取 GPT-2 预训练模型 model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2") model.eval() total_predicted_text = text n = 100 # 预测过程的循环次数 for _ in range(n): with torch.no_grad(): outputs = model(tokens_tensor) predictions = outputs[0] predicted_index = select_top_k(predictions, k=10) predicted_text = tokenizer.decode(indexed_tokens + [predicted_index]) total_predicted_text += tokenizer.decode(predicted_index) if '<|endoftext|>' in total_predicted_text: # 如果出现文本结束标志，就结束文本生成 break indexed_tokens += [predicted_index] tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens]) print(total_predicted_text)注释代码，并说明实现的功能

predicted_index = random.choice(predictions[0, -1, :].sort(descending=True)[1][:10]).item() return predicted_index # 载入预训练模型的分词器 tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2') # 使用...

def sample_data(filepath,idx,path): f = open(filepath, 'rb') bi = pickle.load(f) data = np.arange(0, idx) data = data.tolist() samples = [] bs = [] a = path r = math.ceil(len(data)/a) for i in range(a): if len(data) > r: sample = np.random.choice(data, r, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) b = [bi[j] for j in list(sample)] bs.append(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) bs = [np.array(e) for e in bs] bs = np.concatenate(bs, axis=0) return samples, bs请帮我调用每一次的b值并且将每一次的b值循环导入dataload里面可以用于深度学习

sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) b = [bi[j] for j in list(sample)] bs.append(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) samples = [np.array(s) for s in ...

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parent2 = random.choice(population) child = (parent1 + parent2) / 2 new_pop.append(child) return new_pop # 更新种群 def update_population(population, new_pop, fitness): pop_with_fitness = [...

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