torch.randn和torch.rand函数
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 ...
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https://blog.csdn.net/weixin_42120561/article/details/102530023 ...
torch.randn_like()函数
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 ...
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 ...
torch.nn.functional中softmax的作用及其参数说明
参考：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/functional/#_1 或： ...
rand、randi和randn的区别？
1，rand 生成均匀分布的伪随机数。分布在（0~1）之间 主要语法：rand(m,n)生成m行n列的均匀分布的伪随机数 rand(m,n,'double')生成指定精度的均匀分布的伪 ...