import torch p=torch.tensor([0.2,0.1,0.7]) torch.multinomial(p,10,replacement=True这段代码为什么没有结果如何修改

这段代码没有显示结果，是因为 `torch.multinomial` 函数返回的是一个张量，而你没有使用任何方式来输出这个张量的值。你可以使用 `print` 函数来打印这个张量的值。

修改后的代码如下：

import torch

p = torch.tensor([0.2, 0.1, 0.7])
samples = torch.multinomial(p, 10, replacement=True)
print(samples)

这里将随机抽取 10 个符合多项式分布的样本，并存储在 `samples` 张量中，然后使用 `print` 函数输出这个张量的值。如果你运行这段代码，就可以看到随机抽取的 10 个符合多项式分布的样本。这些样本的取值均为 0、1 或 2，这对应了输入的概率数组 `p` 中每个元素的下标。

如果你想查看每个样本对应的概率，可以简单地使用切片操作 `p[samples]`，这样就可以得到一个与 `samples` 张量尺寸相同的张量，其中每个元素都是对应样本的概率。

相关问题

定义模型，并初始化参数（利用torch.tensor进行定义，并指明需要计算梯度：requires_grad=True）

下面是一个利用`torch.tensor`定义并初始化参数的例子，其中包含了一个全连接层（Linear），一个ReLU激活函数和一个输出层：

import torch

# 定义输入和输出的维度
input_dim = 2
output_dim = 1

# 初始化模型参数
weights1 = torch.tensor([[0.1, 0.2], [0.3, 0.4]], dtype=torch.float, requires_grad=True)
bias1 = torch.tensor([0.1, 0.2], dtype=torch.float, requires_grad=True)
weights2 = torch.tensor([[0.5], [0.6]], dtype=torch.float, requires_grad=True)
bias2 = torch.tensor([0.3], dtype=torch.float, requires_grad=True)

# 定义模型结构
def model(x):
    hidden = torch.matmul(x, weights1) + bias1
    hidden = torch.relu(hidden)
    output = torch.matmul(hidden, weights2) + bias2
    return output

在上面的例子中，我们定义了一个输入维度为2，输出维度为1的模型。我们使用`torch.tensor`函数来定义了模型的参数，其中`requires_grad=True`表示我们需要计算这些参数的梯度。我们定义了一个全连接层，它的权重和偏置项分别为`weights1`和`bias1`，然后将输入数据`x`乘以权重并加上偏置项得到隐藏层的输出，再经过ReLU激活函数得到激活后的隐藏层输出，最后将隐藏层输出乘以输出层的权重并加上输出层的偏置项得到最终的输出。