pytorch常用函数之torch.randn()

最新推荐文章于 2025-02-04 12:40:08 发布
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分类专栏： pytorch
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torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor

功能：从标准正态分布（均值为0，方差为1）中抽取的一组随机数。返回一个张量

sizes (int…) - 整数序列，定义输出张量的形状
out (Tensor, optinal) - 结果张量

eg：

random = torch.randn(2, 3）
out:  0.5419 0.1594 -0.0413
        -2.7937 0.9534 0.4561

Pytorch实用教程：随机数相关函数：torch.rand()、torch.randn()、torch.randint()用法介绍
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PyTorch中的`torch.randn()`和`torch.rand()`都是用于生成张量的函数，它们各有不同的特点和应用场景。接下来，我们将通过代码和描述...
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03-24 572
综上所述，和都是常用的张量生成函数，它们分别用于生成从正态分布和均匀分布中随机生成数值的张量，并且可以自定义张量的形状和数值范围。在实际应用中，我们需要根据具体需求选择相应的函数。如果需要生成符合正态分布的数据，则可使用；如果需要生成符合均匀分布的数据，则可使用。
PyTorch 之 rand() 与 randn() 函数
牛牛博士博客
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PyTorch 之 rand() 与 randn() 函数
pytorch中torch.randn函数
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原型： torch.randn(*sizes, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor 参数： sizes (int...): a sequence of integers defining the shape of the output tensor. Can be a variable number of argumen...
torch.randn()函数
thy0000的博客
10-05 1万+
函数是PyTorch中用于生成具有正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数的函数。：可选参数，用于指定生成的随机张量的数据类型。：可选参数，用于指定生成的随机张量所在的设备。这将创建一个形状为(2, 2)的张量，其中的元素是从均值为2，标准差为0.5的正态分布中随机抽样得到的随机数。：表示生成的张量的形状。：可选参数，如果指定了这个参数，生成的随机张量将会被存储在这个参数指定的张量中。是一个形状为(3, 4)的张量，其中包含了随机生成的标准正态分布的随机数。：可选参数，用于指定生成的随机张量的布局。
PyTorch-----torch.randn()函数详解
xinxin的博客
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requires_grad(可选):如果为True，则在反向传播期间将计算此张量的梯度。pin_memory(可选):如果为True，张量将被固定，从而使数据更快地传输到支持cuda的gpu。这将生成一个3x2张量，其中充满从标准正态分布中采样的随机数。dtype(可选):输出张量所需的数据类型。layout(可选):输出张量的内存布局。out(可选):输出张量。如果提供，结果将被写入这个张量，而不是创建一个新的张量。device(可选):分配张量的设备。size:指定输出张量维度的列表或元组。
PyTorch基本(基础)操作：torch.randn()随机矩阵+空矩阵+广播机制+numpy tensor转换+矩阵索引index
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官方文档 import torch 创建Tensor x = torch.empty(1, 3) y = torch.rand(2, 1) z = torch.tensor([[1, 3],[1.3]]) 项目 Value Tensor(*sizes) 基础构造函数 tensor(data,) 构造函数 ones(*sizes) 全1Tensor zeros(*sizes) 全0Tensor eye(*sizes) 对角线为1，其他为0 arange(s,e,s
pytorch之torch.nn.Conv2d()函数详解
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torch.mul() 和 * 等价，为element-wise乘，可广播；torch.mm() 二维矩阵乘法，torch.bmm() 三维批量矩阵乘法，均不可广播；torch.mv(mat, vec) 为矩阵向量乘法，不可广播；torch.dot() 仅支持两个一维向量点积，返回一个标量数字；@ 矩阵乘法，等价于 torch.dot() + torch.mv() + torch.mm()；torch.matmul() 矩阵乘法，与 @ 类似，但它不止一维二维，可扩高维，可广播
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【PyTorch】torch.randn() 函数：生成服从标准正态分布的随机数张量
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02-04 694
torch.randn是PyTorch中的一个常用函数，用于生成服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数张量。它的用法非常灵活，可以根据需要生成不同形状的张量。
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应用 >>> torch.randn(2, 3) tensor([[ 1.5954, 2.8929, -1.0923], [ 1.1719, -0.4709, -0.1996]]) API torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor 参数 描述 size (int…) out (T
Pytorch学习：torch.randn()
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返回一个张量，这个张量中填充了均值为0、方差为1的正态分布中的随机数。时，产生一个2个样本，3行4列且其中的数服从标准正态分布的张量。时，产生一个2行3列且里面的数服从标准正态分布的张量。有时会遇到括号中有1个、2个、3个和4个情况。即为（样本大小，通道数，高度，宽度）。这在深度学习中较为常见，一般代表。服从标准正态分布的张量。
pytorch中五种常用随机矩阵构造方法：rand、randn、randn_like、randint、randperm
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
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torch.randn_like()用于生成一个与输入张量大小相同的张量，其中填充了均值为 0 方差为 1 的正态分布的随机值。
Pytorch中torch.rand()、torch.randn()、torch.randint()、torch.randperm()几个函数的说明
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斯分布）的随机数张量。这在需要正态分布随机数的场景下使用，如权重初始化或概率模型的输入。
torch.rand(),torch.randn(),torch.randn_like()用法详解
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torch.randn_like()：输入与传入参数size相同的满足标准正态分布的随机数字tensor。layout（可选）- 输出张量所需的内存布局。默认为None，这意味着将使用输入张量的内存布局。dtype（可选）- 输出张量所需的数据类型。device（可选）- 输出张量所需的设备。input_tensor（必需）- tensor对象，输出张量的大小与输入对象一致。torch.randn()：满足标准正态分布（有正有负）torch.rand()：满足0-1上的均匀分布。
torch.randn(50,512,7,7)
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代码示例： import torch #生成50大组512小组二维7x7包含7x7x512x50个符合（0,1）正态分布的随机填充数 x1_in=torch.randn(50,512,7,7) #生成一维包含两个符合（0,1）正态分布的随机填充数 x2_in=torch.randn(2) #生成二维4x5包含二十个符合（0,1）正态分布的随机填充数 x3_in=torch.randn(4,5) #生成三组二维4x5包含六十个个符合（0,1）正态分布的随机填充数 x4_in=torch.randn(3,4,5
torch.randn用法
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05-10 7万+
torch.randn:用来生成随机数字的tensor，这些随机数字满足标准正态分布（0~1）。 torch.randn（size),size可以是一个整数，也可以是一个元组。 代码示例： import torch a=torch.randn(3) b=torch.randn(3,4) print("a:",a) print("b:",b) 输出： a: tensor([ 0.9405, -0.1068, 0.1712]) b: tensor([[-1.0962, -0.1893, 1.2323,
w=torch.randn(5,8) b=torch.randn(8) x=torch.randn(1,5) Y=torch.randn(1,8)
07-24
在这段代码中，我们利用了Python的PyTorch库创建了一系列的张量(tensor)，这是深度学习和神经网络编程中常用的操作。下面是各个变量的具体描述： ```python import torch # 创建一个形状为 (5, 8) 的随机正态分布张量 w w = torch.randn(5, 8) # 创建一个形状为 (8,) 即一维的长度为8的随机正态分布张量 b b = torch.randn(8) # 创建一个形状为 (1, 5) 的随机正态分布张量 x x = torch.randn(1, 5) # 创建一个形状为 (1, 8) 的随机正态分布张量 Y Y = torch.randn(1, 8) ``` 在这里，每个张量都有其特定的用途： - 张量 `w` 被设计用于权重操作，尤其是在线性变换中，常用于神经网络的全连接层。 - 张量 `b` 代表偏置项(bias)，它对于激活函数之前的结果提供了一个平移项。 - 张量 `x` 可能代表输入数据的一个实例，它的形状表明它是单独的一组特征向量。 - 张量 `Y` 则可以被视为预期的输出结果或者目标值，同样它的形状也适合于监督学习任务中的单个输出值集合。 在深度学习框架中，通过这样的变量初始化和数据准备，我们可以开始构建和训练模型，比如通过反向传播算法优化权重和偏置，以便让模型预测更接近真实值的输出。
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