pytorch函数 - ge,cat,randn

最新推荐文章于 2025-06-22 16:14:28 发布
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分类专栏： pytorch 文章标签： randn cat
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39446239/article/details/89165065
本文详细介绍了PyTorch中的torch.ge函数用于比较张量元素是否大于等于的关系，以及torch.randn、torch.rand、torch.normal等随机数生成函数的用法，包括它们的参数和示例。此外，还讲解了torch.cat和torch.stack这两个张量堆叠函数的使用方法，提供了具体的操作示例。

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torch.ge(input, other, out=None)

对比每一个input和other是否有如下关系 input ≥ other \text{input} \geq \text{other} input≥other，input和other均为tensor，输出为一个二值tensor。

举例：

torch.ge(torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]), torch.tensor([[1, 1], [4, 4]]))

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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。
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是 PyTorch 中用于生成服从标准正态分布（均值为 0，标准差为 1）的张量的函数。生成的张量中的元素是从正态分布中随机采样的。
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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。
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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。
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