Returns a Tensor of random numbers drawn from separate normal distributions who’s mean and standard deviation are given. 這個是官網給出的解釋,大意是返回一個張量,張量里面 ...
A表示均值,B表示標准差 ,C代表生成的數據行數,D表示列數,requires grad True表示對導數開始記錄,可以忽略。 得到的結果為: ...
2021-04-08 10:54 0 2164 推薦指數:
Returns a Tensor of random numbers drawn from separate normal distributions who’s mean and standard deviation are given. 這個是官網給出的解釋,大意是返回一個張量,張量里面 ...
Returns a Tensor of random numbers drawn from separate normal distributions who’s mean and standard deviation are given. 這個是官網給出的解釋,大意是返回一個張量,張量里面 ...
返回滿足正態分布的張量 means和std分別給出均值和標准差 ...
torch.rand(*size, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) #返回從[0,1)均勻分布中抽取的一組隨機數;均勻分布采樣;#*sizes指定張量的形狀 ...
torch.nn.init.normal(tensor, mean=0, std=1) 從給定均值和標准差的正態分布N(mean, std)中生成值,填充輸入的張量或變量 參數: tensor – n維的torch.Tensor mean – 正態分布的均值 std – 正態分布的標准差 ...
Normal(means, sigma)的目的在於設置一個高斯分布 其中means的形狀和sigma的形狀可以不一致,遵循廣播原理 設置的高斯分布中sigma雖然只傳入了1,這里應該是廣播機制,會生成一個二維高斯分布,[N(1,1), N(10, 1)] 對其進行采樣 ...
1.從數據直接構建tensor x = torch.tensor([5.5,3]) 2.從已有的tensor構建一個tensor。這些方法會重用原來tensor的特征。 x = x.new_ones(5,3,dtype=torch.double) torch.randn_like(x ...
錯誤關鍵信息: 只需在配置文件添加如下代碼即可(application.properties): 錯誤原因:與redis沒有開放遠程連接問題性質一樣。 參考資料:記錄一次Tx_LCN連接失敗的問題( There is no normal TM ) ...