torch.randint 参数

时间: 2024-01-01 20:03:43 浏览: 75
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Pythorch中torch.nn.LSTM()参数详解

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torch.randint()是PyTorch中的一个函数，用于生成具有随机整数的张量。根据引用，torch.randint()的具体用法和参数描述如下： - 参数low (int, optional)：指定生成的随机整数的最小值，可以是一个整数或一个包含整数的张量。 - 参数high (int)：指定生成的随机整数的最大值（不包含该值），可以是一个整数或一个包含整数的张量。 - 参数size (tuple)：指定生成的张量的形状，可以是一个整数或一个包含整数的元组。 - 参数generator (torch.Generator, optional)：指定生成随机数的生成器，默认为None。 - 参数out (Tensor, optional)：指定输出的张量，如果提供了该参数，则生成的随机整数将存储在该张量中。 - 参数dtype (torch.dtype, optional)：指定生成的随机整数的数据类型，默认为None。 - 参数layout (torch.layout, optional)：指定生成的随机整数的布局，默认为torch.strided。 - 参数device (torch.device, optional)：指定生成的随机整数所在的设备，默认为None，即使用当前设备。 - 参数requires_grad (bool, optional)：指定生成的随机整数是否需要计算梯度，默认为False。 综上所述，torch.randint()函数可以根据指定的参数生成一个给定形状的张量，其中张量的元素由指定范围内的随机整数组成。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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seed = torch.randint(0, 1000, (1,)).item() torch.manual_seed(seed) 2. 在创建生成器和判别器时，都将相同的随机种子作为参数传递给它们。 python # 示例代码，这里是创建生成器和判别器的部分 ...

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sample_idx = torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item() img, label = training_data[sample_idx] figure.add_subplot(rows, cols, i) plt.title(labels_map[label]) plt.axis("off") plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray")

这段代码的作用是从 training_data 数据集中随机选择一个样本，并...最后，将 img 转换为灰度图像，并使用 cmap 参数设置颜色映射。 这段代码通常用于可视化数据集中的样本，以便更好地理解数据集的特点和结构。

解释代码：def mask_random(img): # 生成随机掩膜 mask1 = np.ones((image_size, image_size, 3)) h = 50 w = 50 x1 = np.random.randint(image_size - h) y1 = np.random.randint(image_size - w) mask1[x1:x1 + h, y1:y1 + w:] = 0 # 遮罩区域像素值赋0 mask1 = mask1.transpose(2, 0, 1) img_masked1 = img * torch.from_numpy(mask1).float() return img_masked1, mask1

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import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, Dataset class ConvNet(nn.Module): def __init__(self): super(ConvNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.relu = nn.ReLU() self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = nn.Linear(32 * 14 * 14, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.relu(x) x = self.pool(x) x = x.view(-1, 32 * 14 * 14) x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) return x class MyDataset(Dataset): def __init__(self, data, target): self.data = data self.target = target def __getitem__(self, index): x = self.data[index] y = self.target[index] return x, y def __len__(self): return len(self.data) # 定义一些超参数 batch_size = 32 learning_rate = 0.001 epochs = 10 # 加载数据集 train_data = torch.randn(1000, 1, 28, 28) print(train_data) train_target = torch.randint(0, 10, (1000,)) print(train_target) train_dataset = MyDataset(train_data, train_target) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 构建模型 model = ConvNet() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # 训练模型 for epoch in range(epochs): for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() if batch_idx % 10 == 0: print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format( epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset), 100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item())) # 保存模型 # torch.save(model.state_dict(), 'convnet.pth')

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