那么和torch.randn(10)的type一样
时间: 2023-07-21 19:03:05 浏览: 51
是的,`torch.randint(0, self.input_dim, (10,))` 和 `torch.randn(10)` 的类型是相同的。
`torch.randn(10)` 生成一个大小为 (10,) 的一维张量,其中每个元素都是从标准正态分布中随机采样得到的。
而 `torch.randint(0, self.input_dim, (10,))` 也生成一个大小为 (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。
两者都属于 `torch.Tensor` 类型,且形状相同。因此,它们的类型是一样的。
相关问题
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。
但是我的程序中只有这样几句话import torch a = torch.randn(2,3) print(a.type())
您好!关于您的程序,我可以告诉您以下几点:
1. `import torch` 是导入了 PyTorch 库,这是一个用于机器学习和深度学习的开源框架。
2. `a = torch.randn(2,3)` 创建了一个形状为 (2,3) 的张量 `a`,其中的元素是从标准正态分布中随机采样得到的。
3. `print(a.type())` 打印了张量 `a` 的数据类型。在这种情况下,它将打印出张量的数据类型,例如 `"torch.FloatTensor"` 或 `"torch.DoubleTensor"`。
如果您还有其他问题,请随时提问!