torch.randint(0, self.input_dim, (10,)) 是什么意思
时间: 2024-04-10 10:28:59 浏览: 22
`torch.randint(0, self.input_dim, (10,))` 是使用 PyTorch 中的 `torch.randint` 函数生成一个大小为 (10,) 的张量,其中每个元素都是从闭区间 [0, self.input_dim) 中随机选取的整数。
具体来说,`torch.randint` 函数的参数如下:
- 第一个参数 `low`:表示随机整数的下界(包含在随机范围内)。
- 第二个参数 `high`:表示随机整数的上界(不包含在随机范围内)。
- 第三个参数 `size`:表示生成张量的形状。
在您给出的代码中,`0` 是随机整数的下界(包含 0),`self.input_dim` 是随机整数的上界(不包含 `self.input_dim`),`(10,)` 是生成张量的形状,表示生成一个大小为 10 的一维张量。
因此,该代码将生成一个包含 10 个随机整数的张量,这些随机整数位于闭区间 [0, self.input_dim) 内。具体的整数值将根据您在代码中设置的 `self.input_dim` 的值而有所不同。
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class CustomDataset(Dataset): def __init__(self, num_samples, input_dim, output_dim): self.num_samples = num_samples self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim def __len__(self): return self.num_samples def __getitem__(self, idx): input_data = torch.randint(0, self.input_dim, (10,)) output_data = torch.randint(0, self.output_dim, (10,)) return input_data, output_data 中生成的input_data和output_data的type是多少
在这段代码中,`input_data` 和 `output_data` 的类型都是 `torch.Tensor`。
`torch.randint(0, self.input_dim, (10,))` 生成的 `input_data` 是一个大小为 (10,) 的一维张量,其中每个元素都是从闭区间 [0, self.input_dim) 中随机选取的整数。因此,`input_data` 的类型是 `torch.Tensor`。
同样地,`torch.randint(0, self.output_dim, (10,))` 生成的 `output_data` 也是一个大小为 (10,) 的一维张量,其中每个元素都是从闭区间 [0, self.output_dim) 中随机选取的整数。因此,`output_data` 的类型同样是 `torch.Tensor`。
因此,在 `__getitem__` 方法中返回的 `input_data` 和 `output_data` 的类型都是 `torch.Tensor`。
他的type是不是和torch.randn(10, 1)是一样的
不,`torch.randint(0, self.input_dim, (10,))` 和 `torch.randn(10, 1)` 的类型是不同的。
`torch.randint(0, self.input_dim, (10,))` 生成的是一个一维张量,其类型为 `torch.Tensor`。
而 `torch.randn(10, 1)` 生成的是一个二维张量,其中有 10 行和 1 列,其类型同样为 `torch.Tensor`。
虽然这两个张量都属于 `torch.Tensor` 类型,但它们的形状和维度是不同的。`torch.randint(0, self.input_dim, (10,))` 是一个形状为 (10,) 的一维张量,而 `torch.randn(10, 1)` 是一个形状为 (10, 1) 的二维张量。
因此,这两个张量的类型相同,但形状和维度不同。
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