torch 循环33次 在1到10 生成随数
时间: 2024-05-08 11:16:24 浏览: 8
这是使用 Python 代码进行的示例:
```python
import torch
for i in range(33):
rand_num = torch.randint(low=1, high=10, size=(1,))
print(rand_num.item())
```
这将在循环中生成 33 个 1 到 10 之间的随机数,并在每次循环中打印出来。请注意,`randint()` 函数接受一个 `low` 参数和一个 `high` 参数,用于指定随机数的范围;`size` 参数指定要生成的随机数张量的形状。在本例中,我们传递了 `(1,)`,以便在每次迭代中生成一个单一的随机数。要生成更多的随机数,可以增加 `size` 参数的长度。
相关问题
如何将上面的代码修改为生成9行3列的torch
### 回答1:
可以使用以下代码将生成的一维张量转换为9行3列的二维张量:
```python
import torch
# 生成一维张量
x = torch.rand(27)
# 将一维张量转换为二维张量
y = x.reshape(9, 3)
print(y)
```
输出:
```
tensor([[0.9369, 0.8423, 0.4953],
[0.7069, 0.2991, 0.2019],
[0.2334, 0.4639, 0.0720],
[0.9374, 0.1079, 0.3797],
[0.1969, 0.7674, 0.8438],
[0.8208, 0.0223, 0.3367],
[0.5273, 0.0662, 0.8130],
[0.8101, 0.1650, 0.0923],
[0.8195, 0.9879, 0.8725]])
```
其中,`x.reshape(9, 3)`表示将一维张量`x`转换为9行3列的二维张量。
### 回答2:
要将代码修改为生成9行3列的torch,可以按照以下步骤进行修改:
1. 在代码中定义一个变量来存储行数,将其值设为9。
2. 在代码中定义一个变量来存储列数,将其值设为3。
3. 在代码中创建一个torch变量,将其初始化为空列表。
4. 使用两个嵌套的for循环来生成torch的行和列,外层循环用于行数,内层循环用于列数。
5. 在内层循环中,创建一个随机数,并将其加入到torch列表中。
6. 在内层循环完成后,将该行添加到torch变量中。
7. 在外层循环完成后,打印出生成的torch。
下面是修改后的代码:
```python
import random
rows = 9 # 定义行数
cols = 3 # 定义列数
torch = [] # 创建torch变量
for i in range(rows): # 外层循环生成行
row = [] # 创建一行
for j in range(cols): # 内层循环生成列
num = random.randint(1, 100) # 生成随机数
row.append(num) # 将随机数加入行中
torch.append(row) # 将行添加到torch变量中
# 打印生成的torch
for row in torch:
print(row)
```
经过上述修改后,代码将生成一个9行3列的torch,每个位置上的元素为随机生成的整数。
### 回答3:
要将上述代码修改为生成9行3列的torch,需要进行如下修改:
1. 将代码中的shape参数修改为(9, 3)表示要生成9行3列的矩阵。
```python
torch.manual_seed(10)
x = torch.randn(9, 3)
```
2. 将代码中的print语句修改为打印整个矩阵。
```python
print(x)
```
最终修改后的代码如下:
```python
import torch
torch.manual_seed(10)
x = torch.randn(9, 3)
print(x)
```
运行这段代码将会生成一个9行3列的随机矩阵,并将其打印出来。
pytorch一次计算结果为张量,循环10次,每次循环结果拼接代码,代码展示
下面是一次计算结果为张量、循环10次并将结果拼接的代码示例:
```python
import torch
# 假设计算得到的张量为 tensor
tensor = torch.randn(3, 4) # 生成一个 3x4 的随机张量
# 初始化空的拼接结果张量
concat_tensor = torch.empty((0, 4))
# 循环10次
for i in range(10):
# 计算结果为 tensor,将其拼接到 concat_tensor 上
concat_tensor = torch.cat((concat_tensor, tensor), dim=0)
# 输出拼接结果
print(concat_tensor)
```
这段代码的主要功能是计算得到一个张量,然后将其循环10次并将结果拼接成一个新的张量。其中使用了 PyTorch 中的 `torch.randn()` 生成随机张量,`torch.empty()` 初始化空张量,以及 `torch.cat()` 进行张量拼接的函数。
相关推荐
![7z](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083312.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)