一、torch.rand():构造均匀分布张量的方法
torch.rand
是用于生成均匀随机分布张量的函数,从区间[0,1)
的均匀分布中随机抽取一个随机数生成一个张量,其调用方法如下所示:
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torch.rand(sizes, out = None ) → Tensor |
其中,
sizes
:用于定义输出张量的形状
简单的示例代码如下所示:
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import torch # 生成一个每个元素服从0-1均匀分布的4行3列随机张量 tensor_1 = torch.rand( 4 , 3 ) print (tensor_1, tensor_1. type ()) |
输出结果如下图所示:
二、torch.randn():构造标准正态分布张量的方法
torch.randn()
是用于生成正态随机分布张量的函数,从标准正态分布中随机抽取一个随机数生成一个张量,其调用方法如下所示:
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torch.randn(sizes, out = None ) → Tensor |
其中,
sizes
:用于定义输出张量的形状
简单的示例代码如下所示:
1
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3
4
5
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import torch # 生成一个每个元素均为标准正态分布的4行3列随机张量 tensor_2 = torch.randn( 4 , 3 ) print (tensor_2, tensor_1. type ()) |
输出结果如下图所示:
三、torch.randint():构造区间分布张量的方法
torch.randint()
是用于生成任意区间分布张量的函数,从标准正态分布中随机抽取一个随机数生成一个张量,其调用方法如下所示:
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torch.randint(low = 0 , high, sizes, out = None ) → Tensor |
其中,
low
~high
:随机数的区间范围
sizes
:用于定义输出张量的形状
简单的示例代码如下所示:
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3
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# 生成一个每个元素均为[1-10]均匀分布的4行3列随机张量 tensor_3 = torch.randint( 1 , 10 , ( 4 , 3 )) print (tensor_3, tensor_3. type ()) |
输出结果如下图所示:
四、torch.randperm():根据生成的随机序号对张量进行随机排序的方法
torch.randint()
是用于对张量序号进行随机排序的函数,并根据生成的随机序列,其调用格式如下所示:
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torch.randperm(n, out = None , dtype = torch.int64) → LongTensor |
其中,
n
:一个整数,可以理解为张量某个方向的维度
dtype
:返回的数据类型(torch.int64
)
简单的示例代码如下所示:
下面代码实现的功能为:将二维张量按照行进行随机排序。
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# 生成一个0~3的随机整数排序 idx = torch.randperm( 4 ) # 生成一个4行3列的张量 tensor_4 = torch.Tensor( 4 , 3 ) # 为了方便对比,首先输出tensor_4的结果 print ( "原始张量\n" , tensor_4) # 下面输出随机生成的行序号 print ( "\n生成的随机序号\n" , idx) # 下面的指令实现了在行的方向上,对tensor_4进行随机排序,并输出结果 print ( "\n随机排序后的张量\n" , tensor_4[idx]) |
输出结果如下图所示:
总结
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