torch.randn_like(

时间: 2023-08-20 21:12:11 浏览: 78
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torch.mean()

torch.randn_like()函数的作用是生成一个与输入张量形状相同的张量，其中的元素是从标准正态分布中随机采样得到的。它的用法如下： torch.randn_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False) 其中，input是输入张量，dtype是输出张量的数据类型，layout是输出张量的布局，device是输出张量的设备，requires_grad表示是否需要计算梯度。如果不指定dtype、layout、device和requires_grad，则默认与输入张量相同。
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torch.randn_like

torch.randn_like是一个PyTorch中的函数，用于创建一个与给定输入张量具有相同形状的张量，并且张量中的元素是从标准正态分布中随机采样得到的。\[1\]\[2\] 函数的语法如下： output_tensor = torch.randn_like...

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解释下b=torch.randa(64,256) a=torch.randn(64,256) std = torch.exp(0.5 * a) eps = torch.randn_like(std) aa=b+eps*std bb= - 0.5 * torch.sum(a + eps.pow(2) + np.log(2*np.pi), -1)

这段代码是在进行概率编码器的操作，其中b是从均匀分布中随机采样的噪声，a是从标准正态分布中采样的隐变量，std是a的标准差，eps是从标准正态分布中采样的噪声，aa是将b乘以std得到的噪声，bb是计算概率编码器的...

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torch.randn_like 是 PyTorch 库中的一个功能，它用于创建一个新的张量（tensor），其形状与输入张量 input_tensor 相同。参数说明如下： - **output_tensor**: 这是一个可选参数，如果提供了，将会覆盖默认...

transforms.multiprocessing(lambda x: x + torch.randn_like(x) * 0.1), transforms.Lambda(lambda x: torch.clamp(x, 0, 1))怎么序列化

transforms.multiprocessing(lambda x: x + torch.randn_like(x) * 0.1), transforms.Lambda(lambda x: torch.clamp(x, 0, 1)) ]) # 序列化 transforms serialized_transform = pickle.dumps(transform) # 反...

if args.b_distribution == 'none': att_b_ = (att_b * 2 - 1) * args.thres_int if args.b_distribution == 'uniform': att_b_ = (att_b * 2 - 1) * \ torch.rand_like(att_b) * \ (2 * args.thres_int) if args.b_distribution == 'truncated_normal': att_b_ = (att_b * 2 - 1) * \ (torch.fmod(torch.randn_like(att_b), 2) + 2) / 4.0 * \ (2 * args.thres_int) if (it+1) % (args.n_d+1) != 0: errD = attgan.trainD(img_a, att_a, att_a_, att_b, att_b_) add_scalar_dict(writer, errD, it+1, 'D') else: errG = attgan.trainG(img_a, att_a, att_a_, att_b, att_b_) add_scalar_dict(writer, errG, it+1, 'G') progressbar.say(epoch=epoch, iter=it+1, d_loss=errD['d_loss'], g_loss=errG['g_loss'])

在该分支中，先通过 (att_b * 2 - 1) 对属性 B 进行归一化处理，然后使用 torch.fmod(torch.randn_like(att_b), 2) + 2 生成一个符合截断正态分布的随机张量，然后除以 4.0 进行归一化处理。最后，通过 (2 * ...

帮我给每一行代码添加注释 class DeepKalmanFilter(nn.Module): def __init__(self, config): super(DeepKalmanFilter, self).__init__() self.emitter = Emitter(config.z_dim, config.emit_hidden_dim, config.obs_dim) self.transition = Transition(config.z_dim, config.trans_hidden_dim) self.posterior = Posterior( config.z_dim, config.post_hidden_dim, config.obs_dim ) self.z_q_0 = nn.Parameter(torch.zeros(config.z_dim)) self.emit_log_sigma = nn.Parameter(config.emit_log_sigma * torch.ones(config.obs_dim)) self.config = config @staticmethod def reparametrization(mu, sig): return mu + torch.randn_like(sig) * sig @staticmethod def kl_div(mu0, sig0, mu1, sig1): return -0.5 * torch.sum(1 - 2 * sig1.log() + 2 * sig0.log() - (mu1 - mu0).pow(2) / sig1.pow(2) - (sig0 / sig1).pow(2)) def loss(self, obs): time_step = obs.size(1) batch_size = obs.size(0) overshoot_len = self.config.overshooting kl = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) reconstruction = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) emit_sig = self.emit_log_sigma.exp() for s in range(self.config.sampling_num): z_q_t = self.z_q_0.expand((batch_size, self.config.z_dim)) for t in range(time_step): trans_loc, trans_sig = self.transition(z_q_t) post_loc, post_sig = self.posterior(trans_loc, trans_sig, obs[:, t]) z_q_t = self.reparametrization(post_loc, post_sig) emit_loc = self.emitter(z_q_t) reconstruction += ((emit_loc - obs[:, t]).pow(2).sum(dim=0) / 2 / emit_sig + self.emit_log_sigma * batch_size / 2).sum() if t > 0: over_loc, over_sig = self.transition(overshooting[:overshoot_len - 1]) over_loc = torch.cat([trans_loc.unsqueeze(0), over_loc], dim=0) over_sig = torch.cat([trans_sig.unsqueeze(0), over_sig], dim=0) else: over_loc = trans_loc.unsqueeze(0) over_sig = trans_sig.unsqueeze(0) overshooting = self.reparametrization(over_loc, over_sig) kl = kl + self.kl_div(post_loc.expand_as(over_loc), post_sig.expand_as(over_sig), over_loc, over_sig) / min(t + 1, self.config.overshooting) reconstruction = reconstruction / self.config.sampling_num kl = kl / self.config.sampling_num return reconstruction, kl

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 - ...

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def p_sample(model,x,t,betas,one_minus_alphas_bar_sqrt): """从x[T]采样t时刻的重构值""" t = torch.tensor([t]) coeff = betas[t] / one_minus_alphas_bar_sqrt[t] eps_theta = model(x,t) mean = (1/(1-betas[t]).sqrt())*(x-(coeff*eps_theta)) z = torch.randn_like(x) sigma_t = betas[t].sqrt() sample = mean + sigma_t * z return (sample)代码分析

z = torch.randn_like(x) # 计算标准差 sigma_t = betas[t].sqrt() # 生成采样值 sample = mean + sigma_t * z return sample 在函数中，首先将时刻t转化为张量形式。然后，根据给定的采样参数betas...

Traceback (most recent call last): File "D:/pythonProject/test2.py", line 40, in <module> transforms.multiprocessing(lambda x: x + torch.randn_like(x) * 0.1), AttributeError: module 'torchvision.transforms' has no attribute 'multiprocessing'

如果你已经安装了最新版本的 PyTorch 和 torchvision，但仍然出现这个错误，你可以尝试从 torch.multiprocessing 中导入 Pool 类，替换 transforms.multiprocessing，像这样： from torch....

torch.randn与torch.torch.random

torch.randn()和torch.random()都是用于生成随机数的函数，但是它们生成的随机数的分布不同。...此外，torch.randn_like()是在torch.randn()的基础上生成一个与输入tensor形状相同的tensor，也符合标准正态分布。

torch.zeros_like

a = torch.randn(2, 3) b = torch.zeros_like(a) print(a) print(b) 输出如下： tensor([[-1.0225, -0.0818, 0.4041], [ 0.5366, -0.6071, -0.3553]]) tensor([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.]])

介绍一下torch.zeros_like

x = torch.randn(2, 3, 4) y = torch.zeros_like(x) print(y) 输出结果为： tensor([[[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0.,...

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self.date = torch.randn(self.label.shape[0])为什么会提示TypeError: zeros_like(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not int

expectGainData = torch.zeros_like(inputDataSet.shape[0]) 在这里，你试图使用 inputDataSet 的形状（shape）来创建一个具有相同形状的全零张量。然而，inputDataSet.shape[0] 返回的是一个整数，而不是张量...

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