1.均匀分布torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个张量,包含了从区间[0, 1)的均匀分布中抽取的一组随机数。张量的形状由参数sizes定义。 参数: sizes (int...) - 整数序列,定义了输出张量的形状; out (Tensor ...
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2020-04-06 17:33 0 1574 推荐指数:
1.均匀分布torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个张量,包含了从区间[0, 1)的均匀分布中抽取的一组随机数。张量的形状由参数sizes定义。 参数: sizes (int...) - 整数序列,定义了输出张量的形状; out (Tensor ...
1.从数据直接构建tensor x = torch.tensor([5.5,3]) 2.从已有的tensor构建一个tensor。这些方法会重用原来tensor的特征。 x = x.new_ones(5,3,dtype=torch.double) torch.randn_like(x ...
torch.rand(*size, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) #返回从[0,1)均匀分布中抽取的一组随机数;均匀分布采样;#*sizes指定张量的形状 ...
官方文档解释: To create a tensor with pre-existing data, use torch.tensor(). To create a tensor with specific size, use torch.* tensor creation ops (see ...
torch.from_numpy(ndarray) → Tensor Creates a Tensor from a numpy.ndarray. The returned tensor and ndarray share the same memory. Modifications ...
一、torch.cat()函数 熟悉C字符串的同学们应该都用过strcat()函数,这个函数在C/C++程序中用于连接2个C字符串。在pytorch中,同样有这样的函数,那就是torch.cat()函数. 先上源码定义:torch.cat(tensors,dim=0,out=None ...
返回一个和输入大小相同的张量,其由均值为0、方差为1的标准正态分布填充。 即torch.randn_like(input)等价于torch.randn(input.size(), dtype=input.dtype, layout=input.layout, device ...
官方解释:返回一个以0为平均值,标准差为1的正态分布随机数。size代表返回张量的形状。 ...