怎么安装固定版本的torch
时间: 2024-05-01 19:23:02 浏览: 12
你可以使用以下命令安装特定版本的torch:
```
pip install torch==<version>
```
其中, `<version>` 是你想要安装的torch版本号。例如,如果你想要安装1.6.0版本的torch,你可以执行以下命令:
```
pip install torch==1.6.0
```
注意,你需要确保你的Python环境中安装了pip。如果你使用的是conda环境,你可以使用以下命令安装:
```
conda install pytorch=1.6.0 torchvision=0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch
```
这个命令会在你的conda环境中安装1.6.0版本的pytorch和0.7.0版本的torchvision,并使用CUDA 10.1作为计算后端。
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torch.randn 固定随机数
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#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pytorch常用的4种随机数生成方法](https://blog.csdn.net/weixin_37926734/article/details/126614099)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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torch 变onehot 固定维度
如果需要将整数张量转换为固定维度的one-hot编码形式的张量,可以使用`torch.nn.functional.one_hot()`函数的`num_classes`参数来指定one-hot编码的维度。如果输入的整数张量中存在超过`num_classes`的值,则会抛出异常。下面是一个示例代码:
```
import torch
# 定义一个整数张量
int_tensor = torch.tensor([1, 2, 0, 1])
# 将整数张量转换为3维的one-hot编码形式的张量
one_hot_tensor = torch.nn.functional.one_hot(int_tensor, num_classes=3)
print(one_hot_tensor)
```
输出结果:
```
tensor([[0, 1, 0],
[0, 0, 1],
[1, 0, 0],
[0, 1, 0]])
```
其中,`num_classes`参数指定了one-hot编码的维度为3。由于输入的整数张量的元素值不超过3,因此输出的one-hot编码形式的张量的每行都是3维的。