python torch.randperm

`torch.randperm(n)` 会返回一个长度为 `n` 的随机排列的整数序列，这些整数的范围是从 `0` 到 `n-1`。这个函数常用于随机洗牌操作。例如：

import torch

x = torch.randperm(5)
print(x)

输出:

tensor([2, 0, 3, 4, 1])

其中， `[2, 0, 3, 4, 1]` 是 `0` 到 `4` 的随机排列。

相关问题

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) -> Tensor`。其中，参数 `n` 表示要生成的随机排列的长度，返回的是一个包含 0 到 n-1 的随机排列的张量。

下面是一个示例：

import torch

# 生成长度为 5 的随机排列
randperm = torch.randperm(5)
print(randperm)

输出：

tensor([1, 2, 0, 4, 3])

可以看到，返回的张量是一个长度为 5 的随机排列。

``` 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()`函数将这些数据的索引打乱，返回一个大小为`len(dataset)`的一维张量，这个张量的每个元素是一个数据在数据集中的索引。最后，`.tolist()`将这个一维张量转换为Python中的列表形式，方便后续使用。整行代码的作用是用随机顺序打乱数据集中每个数据的索引。