Pytorch随机数生成常用的4种方法汇总
作者:嵌入式技术 时间:2022-02-07 09:25:34
一、torch.rand():构造均匀分布张量的方法
torch.rand
是用于生成均匀随机分布张量的函数,从区间[0,1)
的均匀分布中随机抽取一个随机数生成一个张量,其调用方法如下所示:
torch.rand(sizes, out=None) ➡️ Tensor
其中,
sizes
:用于定义输出张量的形状
简单的示例代码如下所示:
import torch
# 生成一个每个元素服从0-1均匀分布的4行3列随机张量
tensor_1 = torch.rand(4, 3)
print(tensor_1, tensor_1.type())
输出结果如下图所示:
二、torch.randn():构造标准正态分布张量的方法
torch.randn()
是用于生成正态随机分布张量的函数,从标准正态分布中随机抽取一个随机数生成一个张量,其调用方法如下所示:
torch.randn(sizes, out=None) ➡️ Tensor
其中,
sizes
:用于定义输出张量的形状
简单的示例代码如下所示:
import torch
# 生成一个每个元素均为标准正态分布的4行3列随机张量
tensor_2 = torch.randn(4, 3)
print(tensor_2, tensor_1.type())
输出结果如下图所示:
三、torch.randint():构造区间分布张量的方法
torch.randint()
是用于生成任意区间分布张量的函数,从标准正态分布中随机抽取一个随机数生成一个张量,其调用方法如下所示:
torch.randint(low=0, high, sizes, out=None) ➡️ Tensor
其中,
low
~high
:随机数的区间范围
sizes
:用于定义输出张量的形状
简单的示例代码如下所示:
# 生成一个每个元素均为[1-10]均匀分布的4行3列随机张量
tensor_3 = torch.randint(1, 10, (4, 3))
print(tensor_3, tensor_3.type())
输出结果如下图所示:
四、torch.randperm():根据生成的随机序号对张量进行随机排序的方法
torch.randint()
是用于对张量序号进行随机排序的函数,并根据生成的随机序列,其调用格式如下所示:
torch.randperm(n, out=None, dtype=torch.int64) ➡️ LongTensor
其中,
n
:一个整数,可以理解为张量某个方向的维度
dtype
:返回的数据类型(torch.int64
)
简单的示例代码如下所示:
下面代码实现的功能为:将二维张量按照行进行随机排序。
# 生成一个0~3的随机整数排序
idx = torch.randperm(4)
# 生成一个4行3列的张量
tensor_4 = torch.Tensor(4, 3)
# 为了方便对比,首先输出tensor_4的结果
print("原始张量\n", tensor_4)
# 下面输出随机生成的行序号
print("\n生成的随机序号\n", idx)
# 下面的指令实现了在行的方向上,对tensor_4进行随机排序,并输出结果
print("\n随机排序后的张量\n", tensor_4[idx])
输出结果如下图所示:
来源:https://blog.csdn.net/weixin_37926734/article/details/126614099
标签:python,随机数,生成
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