torch怎么随机化数组
时间: 2023-10-28 15:05:52 浏览: 67
可以使用torch的rand()函数来创建随机的张量。例如,要创建一个形状为(2,3)的随机张量,可以使用以下代码:
```
import torch
x = torch.rand(2,3)
print(x)
```
这将打印出一个形状为(2,3)的随机张量,其中每个元素都是0到1之间的随机数。如果需要创建具有不同分布的随机张量,可以使用其他torch的随机函数,如randn()或randint()。
相关问题
torch tonser
`torch.Tensor`是PyTorch中的一个类,用于创建一个多维数组。可以使用`torch.Tensor()`函数创建一个空的张量,也可以使用`torch.Tensor(data)`函数从数据中创建一个张量。需要注意的是,`torch.Tensor((dim))`和`torch.Tensor((dim))`是不同的含义,前者创建一个大小为`dim`的空张量,后者创建一个大小为`dim`的张量并初始化为0。
`torch.tensor`是另一个用于创建张量的函数,与`torch.Tensor`不同的是,它会尝试从输入数据中推断出数据类型。此外,`torch.tensor`还可以像`torch.Tensor`一样从数据中创建张量,但是不能像`torch.Tensor(A, B)`这样初始化一个形状为(A, B)的随机张量。
下面是一些使用`torch.Tensor`和`torch.tensor`创建张量的例子:
```python
import torch
# 创建一个大小为(2, 3)的空张量
x = torch.Tensor((2, 3))
print(x)
# 从数据中创建一个张量
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
y = torch.Tensor(data)
print(y)
# 使用torch.tensor创建一个张量
a = torch.tensor(data)
print(a)
# 从数据中创建一个浮点型张量
b = torch.tensor(data, dtype=torch.float)
print(b)
```
Torch实现CP分解
CP分解(Canonical Polyadic Decomposition)是一种多维数组分解方法,用于将一个高维数组分解为多个低维的张量的乘积。在PyTorch中,可以使用torch.tensor方法来创建张量,并使用torch.nn.functional.conv2d方法来进行卷积操作。
以下是使用PyTorch实现CP分解的示例代码:
```python
import torch
import numpy as np
# 定义一个3维张量
tensor = torch.tensor(np.random.rand(3, 4, 5))
# 定义分解的秩为2
rank = 2
# 初始化分解的张量
A = torch.tensor(np.random.rand(3, rank))
B = torch.tensor(np.random.rand(4, rank))
C = torch.tensor(np.random.rand(5, rank))
# 定义迭代次数和学习率
epochs = 1000
lr = 0.01
# 使用随机梯度下降算法进行分解
for epoch in range(epochs):
for i in range(tensor.shape[0]):
for j in range(tensor.shape[1]):
for k in range(tensor.shape[2]):
error = tensor[i, j, k] - torch.dot(A[i, :], torch.dot(B[j, :], C[k, :]))
A[i, :] += lr * error * torch.dot(B[j, :], C[k, :])
B[j, :] += lr * error * torch.dot(A[i, :], C[k, :])
C[k, :] += lr * error * torch.dot(A[i, :], B[j, :])
# 输出分解后的张量
print(torch.matmul(A, torch.matmul(B.T, C.T)))
```
在上述代码中,首先定义一个3维张量,然后随机初始化分解的张量A、B、C,并使用随机梯度下降算法进行分解。最后输出分解后的张量。