torch.randint_like
时间: 2024-06-03 10:03:08 浏览: 23
`torch.randint_like`函数可以生成与输入张量形状相同的随机整数张量。可以指定生成整数的范围和数据类型。下面是一个使用`torch.randint_like`函数的例子:
```python
import torch
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
y = torch.randint_like(x, low=0, high=10, dtype=torch.int32)
print(y)
```
上述代码中,我们首先创建了一个形状为`(2, 3)`的张量`x`,然后使用`torch.randint_like`函数生成了一个与`x`形状相同的随机整数张量`y`,其中整数的范围是`[0, 10)`,数据类型是`torch.int32`。最后打印输出了生成的随机整数张量`y`。
相关问题
通过python代码将F.cross_entropy的输入转化为F.binary_cross_entropy的输入
要将`F.cross_entropy`的输入转化为`F.binary_cross_entropy`的输入,需要进行以下步骤:
1. 首先,了解两者的区别。`F.cross_entropy`是用于多分类任务的损失函数,而`F.binary_cross_entropy`是用于二分类任务的损失函数。
2. `F.cross_entropy`的输入通常是两个张量:`input`和`target`。其中,`input`是模型的输出,形状为`(N, C)`,N表示样本数量,C表示类别数量;`target`是目标类别的索引,形状为`(N,)`。
3. 要将`F.cross_entropy`的输入转化为`F.binary_cross_entropy`的输入,需要进行以下操作:
- 将`input`经过softmax函数处理,得到每个类别的概率分布。
- 将`target`进行one-hot编码,得到形状为`(N, C)`的张量。
- 将每个样本的目标类别索引转化为二分类问题中的正负样本标签。例如,将目标类别索引为0的样本标记为正样本(1),其他类别索引的样本标记为负样本(0)。
4. 接下来,使用`F.binary_cross_entropy`计算损失。将处理后的概率分布作为输入,与对应的正负样本标签进行计算。
下面是一个示例代码:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
def convert_cross_entropy_to_binary_cross_entropy(input, target):
# 对input进行softmax处理
input_softmax = F.softmax(input, dim=1)
# 对target进行one-hot编码
target_one_hot = torch.zeros_like(input_softmax)
target_one_hot.scatter_(1, target.unsqueeze(1), 1)
# 将目标类别索引转化为二分类问题中的正负样本标签
positive_label = torch.zeros_like(target_one_hot)
positive_label[:, 0] = 1
# 使用F.binary_cross_entropy计算损失
loss = F.binary_cross_entropy(input_softmax, positive_label)
return loss
# 示例使用
input = torch.randn(10, 5) # 输入形状为(N, C)
target = torch.randint(0, 5, (10,)) # 目标类别索引形状为(N,)
loss = convert_cross_entropy_to_binary_cross_entropy(input, target)
print(loss)
```
randn_like rand_normal
randn_like和rand_normal是两个不同的函数。randn_like是torch.randn_like()的函数名,而rand_normal是torch.normal()的函数名。
torch.randn_like()是一个函数,它的功能和torch.randn()完全相同,只是输出的shape和输入的shape相同。它会返回一个与输入张量具有相同形状的张量,其中的元素是从标准正态分布中抽取的随机数。\[1\]
torch.normal()是另一个函数,它返回一个张量,其中的元素是从指定均值和标准差的离散正态分布中抽取的一组随机数。它有两种形式,第一种形式是torch.normal(mean, std, generator=None, out=None),其中mean是均值,std是标准差。\[3\]
所以,randn_like和rand_normal是两个不同函数的名称,它们的功能和参数也不相同。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pytorch中的所有随机数(random库)(normal、rand、randn、randint、randperm) 以及 随机数种子(seed、...](https://blog.csdn.net/jiongta9473/article/details/121086748)[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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