pytorch1（数字采样、plt、cumsum（数和及个数和））

qq_41141043

于 2019-12-01 22:17:09 发布

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41141043/article/details/103340669

本文介绍了如何在PyTorch中使用Multinomial进行数字采样，结合plt库进行数据可视化，包括设置窗口大小、绘制曲线和横线，以及使用legend显示图例。同时，详细解析了np.cumsum函数，用于计算数组元素累计和及累计个数，并展示了不同axis下的应用案例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

from torch.distributions.multinomial import Multinomial
Multinomial(total_count, probs)

probabilities = torch.ones([6], dtype = torch.float64) / 6
distribution = Multinomial(total_count = 1, probs = probabilities)
distribution.sample()

tensor([0., 0., 0., 0., 0., 1.], dtype=torch.float64)

probabilities = torch.tensor([

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