pytorch函数之torch.normal()
Returns a Tensor of random numbers drawn from separate normal distributions who’s mean and standard deviation are given. 这个是官网给出的解释，大意是返回一个张量，张量里面 ...
原文：torch.normal()
A表示均值，B表示标准差 ,C代表生成的数据行数，D表示列数，requires grad True表示对导数开始记录，可以忽略。 得到的结果为： ...
2021-04-08 10:54 0 2164 推荐指数：
相关推荐
pytorch函数之torch.normal()
Returns a Tensor of random numbers drawn from separate normal distributions who’s mean and standard deviation are given. 这个是官网给出的解释，大意是返回一个张量，张量里面 ...
torch.normal(means, std, out=None)
返回满足正态分布的张量 means和std分别给出均值和标准差 ...
torch.rand、torch.randn、torch.normal、torch.linespace
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 ...
torch.nn.Init.normal_()的用法
torch.nn.init.normal(tensor, mean=0, std=1) 从给定均值和标准差的正态分布N(mean, std)中生成值，填充输入的张量或变量 参数： tensor – n维的torch.Tensor mean – 正态分布的均值 std – 正态分布的标准差 ...
pytorch01 torch.distributions.Normal和.log_prob()
Normal(means, sigma)的目的在于设置一个高斯分布 其中means的形状和sigma的形状可以不一致，遵循广播原理 设置的高斯分布中sigma虽然只传入了1，这里应该是广播机制，会生成一个二维高斯分布，[N(1,1), N(10, 1)] 对其进行采样 ...
torch
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 ...
There is no normal TM
错误关键信息: 只需在配置文件添加如下代码即可(application.properties): 错误原因:与redis没有开放远程连接问题性质一样。 参考资料:记录一次Tx_LCN连接失败的问题( There is no normal TM ) ...