.1.2 torch.randn && torch.randperm
时间: 2024-09-03 13:00:30 浏览: 32
`torch.randn` 和 `torch.randperm` 是 PyTorch 中两个常用的功能函数。
1. **torch.randn()**: 这是一个随机数生成函数,它用于从标准正态分布(mean=0, std=1)生成张量。它的语法通常是 `torch.randn(size)` 或者 `torch.randn(*size)`, 其中 `size` 参数可以指定生成张量的维度和形状。这个函数常用于初始化神经网络模型的权重或创建噪声输入数据。
2. **torch.randperm()**: 这个函数用于生成一个给定大小的整数序列,并按照随机排列返回一个新的张量。这对于数据增强、随机化训练过程或在排序算法中打乱元素顺序非常有用。其基本用法是 `torch.randperm(n)`,其中 `n` 是想要生成随机排列的元素数量。
相关问题
torch.rand,randn,randint
在PyTorch中,torch.rand()函数用于生成均匀分布的随机数,而torch.randn()函数用于生成标准正态分布的随机数。
具体来说,torch.rand()函数生成的随机数在[0, 1)范围内,形状由参数size指定。例如,torch.rand(2, 3)会生成一个形状为2x3的张量,其中的元素值均匀分布在[0, 1)范围内。
而torch.randn()函数生成的随机数服从标准正态分布(均值为0,标准差为1),形状由参数size指定。例如,torch.randn(2, 3)会生成一个形状为2x3的张量,其中的元素值符合标准正态分布。
另外,还有torch.randint()函数用于生成指定范围内的随机整数。函数的参数包括范围的上下界、形状等。例如,torch.randint(1, 4, (2, 3, 2))会生成一个形状为2x3x2的张量,其中的元素值在1到4之间。
总结来说,torch.rand()生成均匀分布的随机数,torch.randn()生成标准正态分布的随机数,而torch.randint()生成指定范围内的随机整数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Pytorch中rand,randn, random以及normal的区别](https://blog.csdn.net/weixin_44739213/article/details/108617473)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [torch.rand()、torch.randn()、torch.randint()、torch.randperm()用法](https://blog.csdn.net/leilei7407/article/details/107710852)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
torch.rand(1)
torch.rand(1)是一个torch函数,它返回一个在\[0, 1)区间内服从均匀分布的张量。\[2\]这个函数的参数是sizes,用于定义张量的形状。在这个例子中,torch.rand(1)返回一个形状为(1,)的张量,即一个包含一个元素的一维张量。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [torch.rand()、torch.randn()、torch.randint()、torch.randperm()用法](https://blog.csdn.net/leilei7407/article/details/107710852)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [torch.rand、torch.randn及torch.normal的用法](https://blog.csdn.net/qq_45605482/article/details/123312260)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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