Pytorch基礎(chǔ)之torch.randperm的使用
更新時間：2023年02月02日 08:33:31 作者：gy笨瓜
這篇文章主要介紹了Pytorch基礎(chǔ)之torch.randperm的使用方式，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
Pytorch torch.randperm的使用
torch.randperm(n)：將0~n-1（包括0和n-1）隨機打亂后獲得的數(shù)字序列，函數(shù)名是random permutation縮寫
【sample】
? ? ? ? ?torch.randperm(10) ===> tensor([2, 3, 6, 7, 8, 9, 1, 5, 0, 4])
torch.randn和torch.rand有什么區(qū)別
torch.rand和torch.randn有什么區(qū)別？ y = torch.rand(5,3) y=torch.randn(5,3)
一個均勻分布，一個是標準正態(tài)分布。
均勻分布
torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor
返回一個張量，包含了從區(qū)間[0, 1)的均勻分布中抽取的一組隨機數(shù)。張量的形狀由參數(shù)sizes定義。
參數(shù)：
sizes (int...)- 整數(shù)序列，定義了輸出張量的形狀out (Tensor, optinal)- 結(jié)果張量
例子：
torch.rand(2, 3) 0.0836 0.6151 0.6958 0.6998 0.2560 0.0139 [torch.FloatTensor of size 2x3]
標準正態(tài)分布
torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor
返回一個張量，包含了從標準正態(tài)分布（均值為0，方差為1，即高斯白噪聲）中抽取的一組隨機數(shù)。張量的形狀由參數(shù)sizes定義。
參數(shù)：
sizes (int...)- 整數(shù)序列，定義了輸出張量的形狀out (Tensor, optinal)- 結(jié)果張量
例子：
torch.randn(2, 3) 0.5419 0.1594 -0.0413 -2.7937 0.9534 0.4561 [torch.FloatTensor of size 2x3]
其他：
離散正態(tài)分布
torch.normal(means, std, out=None) → → Tensor
線性間距向量
torch.linspace(start, end, steps=100, out=None) → Tensor
返回一個1維張量，包含在區(qū)間start和end上均勻間隔的step個點。
輸出張量的長度由steps決定。
總結(jié)
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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