pytorch随机生成0-100之间的整数50个
时间: 2024-04-04 16:11:20 浏览: 17
可以使用以下代码在PyTorch中随机生成50个0-100之间的整数:
```
import torch
import random
rand_nums = torch.randint(low=0, high=100, size=(50,))
print(rand_nums)
```
这将生成一个包含50个随机整数的PyTorch张量对象,并打印出这些整数。
相关问题
使用pytorch随机生成两个数,且这两个数之间的差最少为3
以下是一个实现方式:
```python
import torch
# 设置随机数种子,保证每次运行结果相同
torch.manual_seed(0)
# 生成两个随机数
a = torch.randint(0, 10, (1,))
b = torch.randint(0, 10, (1,))
# 如果两个数之间差小于3,则重新生成
while torch.abs(a - b) < 3:
a = torch.randint(0, 10, (1,))
b = torch.randint(0, 10, (1,))
print("a:", a.item(), "b:", b.item())
```
解释:
- `torch.manual_seed(0)`:设置随机数种子,保证每次运行结果相同。
- `torch.randint(0, 10, (1,))`:生成一个在0到9之间的随机整数。
- `while torch.abs(a - b) < 3`:如果生成的两个数之间的差小于3,则重新生成。
- `a.item()`和`b.item()`:将tensor转换为python中的int类型。
pytorch生成随机张量
在Pytorch中,可以使用四种常见的方法来生成随机张量。首先是使用torch.rand()方法,它可以生成一个均匀分布的张量,从区间[0,1)中随机抽取数值。其调用方法如下所示:torch.rand(sizes, out=None)。另外一种方法是使用torch.randn(),这个方法可以生成一个标准正态分布的张量,从标准正态分布中随机抽取数值。其调用方法如下所示:torch.randn(sizes, out=None)。如果想要生成一个区间分布的张量,可以使用torch.randint()方法,它可以从指定的区间中随机抽取整数值生成张量。最后一种方法是使用torch.randperm(),它可以根据生成的随机序号对张量进行随机排序。所以,根据需求可以选择适合的方法来生成随机张量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pytorch常用的4种随机数生成方法](https://blog.csdn.net/weixin_37926734/article/details/126614099)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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