torch.randperm(）

时间: 2023-09-20 15:05:32 浏览: 204
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浅谈pytorch torch.backends.cudnn设置作用

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可以用来做什么？ torch.randperm（）函数可以用来生成一个随机排列。这个函数返回的是一个长度为n的一维数组，表示从0到n-1的随机排列。该函数通常用于随机抽取样本或打乱数据集。例如，如果要将数据集随机打乱以减少模型对数据的依赖性，可以使用torch.randperm（）函数来生成一个随机排列，并用它来重新排列数据集。
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torch.randperm

torch.randperm 是 PyTorch 中的一个函数，用于生成指定大小的随机排列。其语法为：torch.randperm(n, *, generator=None, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> ...

python torch.randperm

torch.randperm(n) 是 PyTorch 中的一个函数，它可以生成一个长度为 n 的随机排列。具体来说，它会返回一个 1 维的 tensor，其中包含了 0 到 n-1 的所有整数，且这些整数是随机排列的。 例如，torch....

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torch.randperm()

torch.randperm(n)是PyTorch中的一个函数，用于生成一个随机排列的长度为n的整数序列。它返回一个1到n的随机排列，并且每个元素都只出现一次。 例如，如果我们使用torch.randperm(5)，可能会得到类似于 [3, 1,...

torch.randperm()的随机性

torch.randperm(n)是PyTorch中的一个函数，用于生成一个随机排列的长度为n的整数序列。它返回一个1到n的随机排列，并且每个元素都只出现一次。 例如，如果我们使用torch.randperm(5)，可能会得到类似于 [3, 1,...

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...

yield from torch.randperm(n, generator=generator).tolist() MemoryError

这个错误通常表示在尝试生成长度为n的随机排列时，内存不足。这可能是因为n太大，导致了随机排列的列表过大，无法被计算机内存所容纳。 为了解决这个问题，你可以考虑以下几种方法： 1. 减小n的值，或者使用更小的...

indices = torch.randperm(len(dataset)).tolist()

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()...

for img_a, att_a in progressbar(train_dataloader): attgan.train() img_a = img_a.cuda() if args.gpu else img_a att_a = att_a.cuda() if args.gpu else att_a idx = torch.randperm(len(att_a)) att_b = att_a[idx].contiguous() att_a = att_a.type(torch.float) att_b = att_b.type(torch.float) att_a_ = (att_a * 2 - 1) * args.thres_int

使用 torch.randperm(len(att_a)) 生成一个随机排列的索引，用于对属性数据进行乱序操作。然后，通过索引将 att_a 中的属性值重新排序得到 att_b。 之后，使用 .type(torch.float) 将属性数据的类型转换为...

def random_subsample(pcd, n_points=2048): """ Args: pcd: (B, N, 3) returns: new_pcd: (B, n_points, 3) """ b, n, _ = pcd.shape device = pcd.device batch_idx = torch.arange(b, dtype=torch.long, device=device).reshape((-1, 1)).repeat(1, n_points) idx = torch.cat([torch.randperm(n, dtype=torch.long, device=device)[:n_points].reshape((1, -1)) for i in range(b)], 0) return pcd[batch_idx, idx, :]请说一下这段代码进行采样的采样规则是什么？

4. 为了进行随机采样，对于每组点云，使用 torch.randperm 函数生成一个随机排列的索引张量 idx，其中值的范围为 0 到 N-1，并且生成的索引数量为 n_points。 5. 最后，使用 batch_idx 和 idx 对输入点云...

class sampler (Sampler): def u (self, train size, batch_ size): num_ data = train_ size self .num_ per batch = int(num_ data 1 batch_ size) self .batch size = batch_ size self .range = torch.arange(0, batch_ size) .view(1, batch_ size).long() self.leftover flag = False if num_ data % batch_ size: self.leftover = torch.arange(self .num_ per batch * batch_ size, num_ data) . long( )self.leftover flag = True def_ iter_a (self): rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size self .rand_ num = rand_ num. expand(self .num_ per_ batch, self .batch_size) + self .range self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1) if self.leftover_ flag: self .rand_ num_ view = torch.cat((self.rand_ num_ view, self.leftover), 0 return iter(self .rand_ num_ view) def Len_ (self): return num_ data 分析上述代码中的错误

5. 在 def_ iter_a() 函数中，rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size 的语法是错误的，应该将 self .batch size 改为 self.batch_size。 6. 在 def_ iter_a...

class DistributedSampler(_DistributedSampler): def __init__(self, dataset, num_replicas=None, rank=None, shuffle=True): super().__init__(dataset, num_replicas=num_replicas, rank=rank) self.shuffle = shuffle def __iter__(self): if self.shuffle: g = torch.Generator() g.manual_seed(self.epoch) indices = torch.randperm(len(self.dataset), generator=g).tolist() else: indices = torch.arange(len(self.dataset)).tolist() indices += indices[:(self.total_size - len(indices))] assert len(indices) == self.total_size indices = indices[self.rank:self.total_size:self.num_replicas] assert len(indices) == self.num_samples return iter(indices) def build_dataloader(dataset_cfg, class_names, batch_size, dist, root_path=None, workers=4, seed=None, logger=None, training=True, merge_all_iters_to_one_epoch=False, total_epochs=0): dataset = __all__[dataset_cfg.DATASET]( dataset_cfg=dataset_cfg, class_names=class_names, root_path=root_path, training=training, logger=logger, ) if merge_all_iters_to_one_epoch: assert hasattr(dataset, 'merge_all_iters_to_one_epoch') dataset.merge_all_iters_to_one_epoch(merge=True, epochs=total_epochs) if dist: if training: sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset) else: rank, world_size = common_utils.get_dist_info() sampler = DistributedSampler(dataset, world_size, rank, shuffle=False) else: sampler = None dataloader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, pin_memory=True, num_workers=workers, shuffle=(sampler is None) and training, collate_fn=dataset.collate_batch, drop_last=False, sampler=sampler, timeout=0, worker_init_fn=partial(common_utils.worker_init_fn, seed=seed) ) return dataset, dataloader, sampler

最后，使用 torch.utils.data.DataLoader 创建数据加载器，传入数据集对象、批次大小、是否在训练模式下洗牌、数据集对象的 collate_batch 方法用于批量整理数据、是否丢弃最后一个批次、采样器以及其他参数。...

torch.rand()

- *1* *2* *3* [torch.rand()、torch.randn()、torch.randint()、torch.randperm()用法](https://blog.csdn.net/leilei7407/article/details/107710852)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001....

import torch.optim as optim

perm = torch.randperm(train_inputs.size(0)) train_inputs = train_inputs[perm] train_labels = train_labels[perm] # Loop over the training data in batches for i in range(0, train_inputs.size(0), ...

torch.rand(1)

- *1* *3* [torch.rand()、torch.randn()、torch.randint()、torch.randperm()用法](https://blog.csdn.net/leilei7407/article/details/107710852)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630...

torch.rand,randn,randint

- *2* [torch.rand()、torch.randn()、torch.randint()、torch.randperm()用法](https://blog.csdn.net/leilei7407/article/details/107710852)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630",...

torch.rand([1,1])

- *1* *2* [torch.rand()、torch.randn()、torch.randint()、torch.randperm()用法](https://blog.csdn.net/leilei7407/article/details/107710852)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630...
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