torch.randn(size=_

时间: 2023-10-14 22:01:00 浏览: 129
torch.randn函数可以接受一个或多个整数作为参数，用于指定生成随机数的形状。其中的size参数可以是一个整数，表示生成一个形状为(size,)的一维张量；也可以是一个整数元组，表示生成一个形状为(size[0], size[1], ...)的多维张量。 例如，如果使用torch.randn(size=(3, 4))将生成一个形状为3行4列的二维张量，其中的元素都是从标准正态分布中随机采样得到的。可以将这个函数用于初始化神经网络的权重或者生成随机的输入数据。 需要注意的是，在使用torch.randn函数时，size参数需要以Python元组的形式传递，如size=(3, 4)。
相关问题

torch.randn size

您好！对于torch.randn函数，您可以传入一个整数或者一个元组来指定生成随机数的尺寸。如果传入一个整数n，那么将会生成一个形状为(n,)的一维数组。如果传入一个元组(m, n)，那么将会生成一个形状为(m, n)的二维数组。这些数组中的元素是从均值为0，标准差为1的正态分布中随机抽取得到的。希望这个回答对您有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

torch.randn torch.rand

torch.randn和torch.rand都是PyTorch中用于生成随机数的函数。 torch.randn函数用于生成服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。它的语法如下： torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor 其中，参数size表示生成随机数的维度大小，可以是一个整数或一个元组。out参数用于指定输出的张量，dtype参数用于指定输出的数据类型，layout参数用于指定张量的布局，device参数用于指定生成随机数的设备，requires_grad参数用于指定是否需要计算梯度。 torch.rand函数用于生成在区间[0, 1)上均匀分布的随机数。它的语法如下： torch.rand(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor 参数和功能与torch.randn函数相似，只是生成的随机数服从均匀分布。
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fake_imgs = generator(torch.randn(batch_size, 3, 1, 1,device=device))把以上代码输入改成带遮罩的图片

如果要生成带遮罩的图片，可以考虑使用...masked_noise = torch.randn(batch_size, 3, img_size[1], img_size[2], device=device) * mask # 使用带遮罩的随机噪声向量生成图片 fake_imgs = generator(masked_noise)

class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size): super().__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(self.hidden_size, self.output_size) def forward(self, input_seq): batch_size, seq_len = input_seq[0], input_seq[1] h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device) # output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output) pred = pred[:, -1, :] return pred这些代码分别是什么意思

- h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device) 和 c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_...

class Net(nn.Module): def __init__(self,input_size,hidden_size,num_layers,output_size,batch_size,seq_length) -> None: super(Net,self).__init__() self.input_size=input_size self.hidden_size=hidden_size self.num_layers=num_layers self.output_size=output_size self.batch_size=batch_size self.seq_length=seq_length self.num_directions=1 # 单向LSTM self.lstm=nn.LSTM(input_size=input_size,hidden_size=hidden_size,num_layers=num_layers,batch_first=True) # LSTM层 self.fc=nn.Linear(hidden_size,output_size) # 全连接层 def forward(self,x): # e.g. x(10,3,100) 三个句子，十个单词，一百维的向量,nn.LSTM(input_size=100,hidden_size=20,num_layers=4) # out.shape=(10,3,20) h/c.shape=(4,b,20) batch_size, seq_len = x.size()[0], x.size()[1] # x.shape=(604,3,3) h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) # output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size) output, _ = self.lstm(x, (h_0, c_0)) # output(5, 30, 64) pred = self.fc(output) # (5, 30, 1) pred = pred[:, -1, :] # (5, 1) return pred改成python代码

h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) output, _ = self.lstm(x, ...

这段代码中加一个test loss功能 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(65536, self.output_size) def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output.contiguous().view(self.batch_size, -1)) return pred if __name__ == '__main__': # 加载已保存的模型参数 saved_model_path = '/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth' device = 'cuda:0' lstm_model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, num_layers=1, output_size=3, batch_size=256, device='cuda:0').to(device) state_dict = torch.load(saved_model_path) lstm_model.load_state_dict(state_dict) dataset = ECGDataset(X_train_df.to_numpy()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(lstm_model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(200000): print(f'epoch:{epoch}') lstm_model.train() epoch_bar = tqdm(dataloader) for x, y in epoch_bar: optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}') optimizer.step() if epoch % 100 == 0 or epoch == epoch - 1: torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次")

h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size...

.1.2 torch.randn && torch.randperm

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torch.rand和torch.randn和torch.randint区别

2. torch.randn(size, mean=0.0, std=1.0, dtype=None, device=None, generator=None)：生成标准正态分布的随机张量，其平均值默认为0，标准差默认为1。也就是说，它的数据服从均值为0，方差为1的高斯分布。 3. ...

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input_batch = torch.randn(4, 3, 512, 512) output_batch = net(input_batch) print(output_batch.size()) # Should print: torch.Size([4, 2, 512, 512]) 请注意，这段代码假设你已经正确安装了 torch ...

z = torch.randn(batch_size, latent_size).to(device)是什么意思

这段代码是使用PyTorch库中的torch.randn函数来创建一个形状为(batch_size, latent_size)的随机张量z。其中，batch_size表示批次大小，latent_size表示潜在空间的维度。这个随机张量z被发送到指定的设备(device)上...

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return mu + torch.randn_like(sig) * sig # 根据均值和标准差重置参数 @staticmethod def kl_div(mu0, sig0, mu1, sig1): # 计算KL散度 return -0.5 * torch.sum(1 - 2 * sig1.log() + 2 * sig0.log() - (mu1 - ...

解释一下torch.randn(size=(1,64,224))

torch.randn(size=(1,64,224))是一个创建一个形状为(1, 64, 224)的张量，其中1表示批次大小，64表示通道数，224表示高度和宽度的大小。这个张量中的每个元素都是从均值为0，标准差为1的正态分布中随机采样得到的。...

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SQLite在非易失性内存环境下如何进行事务处理和缓冲区管理的优化？

SQLite作为一种轻量级数据库系统，在面对非易失性内存（NVM）技术时，需要对传统的事务处理和缓冲区管理进行优化以充分利用NVM的优势。传统的SQLite设计在事务处理上存在较高的I/O开销，同时缓冲区管理方面存在空间浪费和并发性问题。随着NVM技术的发展，如Intel Optane DIMM，数据库架构需要相应的革新来适应新的存储特性。在这样的背景下，提出了SQLite-CC这一新型的缓冲区管理方案。 参考资源链接：[非易失性内存下的SQLite缓冲区管理：SQLite-CC](https://wenku.csdn.net/doc/1bbz2dtkc8?spm=1055.2569.300