pytorch函數之torch.normal()
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 ...
原文：pytorch01 torch.distributions.Normal和.log_prob()
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 ，這里應該是廣播機制，會生成一個二維高斯分布， N , , N , 對其進行采樣dist.sample ，會得到一個數組 log prob x 用來計算輸入數據x在分布中的對於概率密度的對數 其中，x , , , ，這一個x包括 ...
2022-04-15 21:58 0 5972 推薦指數：
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NDT（Normal Distributions Transform）算法原理與公式推導
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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 ...
torch.normal(means, std, out=None)
返回滿足正態分布的張量 means和std分別給出均值和標准差 ...
pytorch normal_(), fill_()
比如有個張量a，那么a.normal_()就表示用標准正態分布填充a，是in_place操作，如下圖所示： 比如有個張量b，那么b.fill_(0)就表示用0填充b，是in_place操作，如下圖所示： 這兩個函數常常用在神經網絡模型參數的初始化中，例如 import ...
pyTorch進階-torch
) torch.stack torch.stack(sequence, dim=0) ...