np.random.normal(size = [batch_size, dim1, dim2, num_rx_ant])怎么指定生成64位的数据

在NumPy中，`np.random.normal`函数默认生成浮点数，通常精度为32位。然而，你可以通过设置随机数种子来控制生成随机数的精确度，这并不会直接影响数据本身的位宽，因为底层算法还是基于32位或64位的浮点数。如果你需要64位的精度，你需要使用更底层的库，比如`numpy.random.Generator`配合`numpy.random.SFC64`随机数生成器。

以下是使用`Generator`和`SFC64`生成64位精度正态分布数据的例子：

import numpy as np
from numpy.random import Generator, PCG64

# 创建一个64位精度的随机数生成器
rng_64 = Generator(PCG64())

# 指定shape和mean以及标准差
size = [batch_size, dim1, dim2, num_rx_ant]
mu = 0.0
sigma = 1.0

# 生成64位精度的正态分布数据
normal_64bit = rng_64.normal(loc=mu, scale=sigma, size=size)

print(normal_64bit)

请注意，这个操作并不保证生成的就是64位的数据，因为硬件支持的精度受限于实际浮点运算。不过，`PCG64`算法本身确实提供了更高的随机性和性能，尤其是对于大量数据。

相关问题

def train(generator, discriminator, gan, X_train, latent_dim, epochs=90, batch_size=70, loss_d=None, loss_g=None): for epoch in range(epochs): # 生成随机噪声 noise = np.random.normal(0, 1, size=(batch_size, latent_dim)) # 生成器生成假数据 fake_X = generator.predict(noise) # 随机选择真实数据 idx = np.random.randint(0, X_train.shape[0], batch_size) real_X = X_train[idx] # 训练判别器 discriminator.trainable = True discriminator.train_on_batch(real_X, np.ones((batch_size, 1))) discriminator.train_on_batch(fake_X, np.zeros((batch_size, 1))) # 训练生成器 discriminator.trainable = False gan.train_on_batch(noise, np.ones((batch_size, 1))) # 每 10 个 epoch 打印一次损失 if epoch % 10 == 0: print('Epoch %d: loss_d=%.4f, loss_g=%.4f' % (epoch, loss_d, loss_g))

这段代码是一个简单的 GAN（生成对抗网络）的训练过程，包括生成器、判别器和整个 GAN 的训练。其中，生成器用随机噪声生成假数据，判别器用于判别真实数据和假数据的真伪，并对两种数据进行训练。整个 GAN 的训练过程则是先训练判别器，再固定判别器的参数，训练生成器，使生成的假数据更接近于真实数据。每 10 个 epoch 打印一次损失。