torch.randint函数

torch.randint函数是一个PyTorch中的函数，用于生成指定形状的随机整数张量。其语法如下：

torch.randint(high, size, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor

其中，参数含义如下：

- high: 随机整数的上限（不包括该值）。
- size: 生成张量的形状。
- dtype: 生成张量的数据类型。
- layout: 生成张量的内存布局。
- device: 生成张量所在的设备。
- requires_grad: 是否需要自动求导。

例如，以下代码生成了一个形状为(2, 3)、值在[0, 10)范围内的随机整数张量：

import torch

x = torch.randint(10, size=(2, 3))
print(x)

输出结果如下：

tensor([[7, 0, 9],
        [9, 1, 0]])

相关问题

torch.randint

`torch.randint`是PyTorch的一个函数，用于生成随机整数张量。它的语法如下：

torch.randint(high, size, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor

其中，参数含义如下：

- `high`：生成整数的上限（不包括上限）。
- `size`：生成整数张量的形状。
- `dtype`：生成整数张量的数据类型，默认为torch.int64。
- `layout`：生成整数张量的布局，默认为strided。
- `device`：生成整数张量所在的设备，默认为None，即使用当前设备。
- `requires_grad`：生成整数张量是否需要梯度，默认为False。

例如，以下代码生成一个形状为(3, 4)、元素在[0, 10)之间的随机整数张量：

import torch

x = torch.randint(10, (3, 4))
print(x)

输出：

tensor([[3, 4, 8, 8],
        [7, 1, 8, 4],
        [1, 5, 7, 2]])

torch.randint（）函数的用法

`torch.randint()`函数是PyTorch中用于生成随机整数张量的函数。它可以生成一个指定形状和数据类型的张量，张量中的元素是在指定的范围内随机生成的整数。

具体来说，`torch.randint(low, high, size, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)`函数的参数如下：

- `low`：生成的随机整数的最小值（包含）。
- `high`：生成的随机整数的最大值（不包含）。
- `size`：生成的随机整数张量的形状。
- `dtype`：生成的随机整数张量的数据类型，默认为`torch.int64`。
- `layout`：生成的随机整数张量的布局，默认为`torch.strided`。
- `device`：生成的随机整数张量的设备，默认为使用当前设备。
- `requires_grad`：生成的随机整数张量是否需要梯度，默认为`False`。

例如，调用`torch.randint(0, 10, (3, 4))`会生成一个3行4列的张量，其中的元素是在0到10之间（包含0，不包含10）的随机整数。

需要注意的是，`torch.randint()`函数生成的随机整数张量的每个元素是独立随机生成的，因此它们的分布是均匀的。如果需要生成其他分布的随机数，可以使用`torch.distributions`模块中的分布函数。