pytorch使用empty跟内建函数random_进行初始化Tensor

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博客介绍了使用empty和内建函数random_初始化Tensor的方法，指出函数有下标“_”表示是Tensor里的内建函数，会产生0到2 - 1的整数值来随机初始化y，并给出相关参考链接。
Pytorch框架_实现函数参数预测_闭关修炼系列_CodingPark编程公园
CodingPark 编程公园
01-29 409
项目：我们可以把 y_data = 0.1 * x_data + 0.3 想象成 y=Weights * x + biases，然后神经网络学着把 Weights 变成 0.1, biases 变成 0.3
使用 Pytorch 构建 Vanilla GAN
gongdiwudu的专栏
11-29 2139
在今天的文章中，您将创建一个简单的 GAN，也称为vanilla GAN。它类似于 Goodfellow 等人 (2014) 首次创建的生成对抗网络。阅读本文后，您将：1）了解什么是 GAN 以及它如何工作。2）能够使用 Python 和 PyTorch 构建一个简单的 GAN。3）已经产生了你的第一个 GAN 结果。 让我们看看吧。
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
12-09 1万+
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各种损失函数
一路嵌行的博客
01-05 1800
1、L1Loss 创建一个标准来测量标准中每个元素之间的平均绝对误差（MAE）输入：math：`x`和目标：mat​​h：`y` where :math:`N` is the batch size. If :attr:`reduction` is not ``'none'``(default ``'mean'``) import torch.nn as nn loss = nn.L...
pytorch实现模型参数初始化的方法总结
PanYHHH的博客
07-15 5587
本文主要介绍pytorch中CNN模型有哪些常用参数初始化方法，以及如何实现网络层的初始化。 一、常用的初始化方法 import torch.nn as nn import torch weights = torch.empty(2, 2) # 1.用均匀分布的值填充输入张量, 参数a：均匀分布的下界, 默认为0.; 参数b：均匀分布的上界, 默认为1. uniform_weights = nn.init.uniform_(weights, a=0., b=1.) print(uniform_we
pytorch 基本操作 生成随机数Tensor的方法汇总（标准分布、正态分布……）
jialibang的博客
04-20 5523
转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31231210在使用PyTorch做实验时经常会用到生成随机数Tensor的方法，比如：torch.rand()torch.randn()torch.normal()torch.linespace()在很长一段时间里我都没有区分这些方法生成的随机数究竟有什么不同，由此在做实验的时候经常会引起一些莫名其妙的麻烦。所以在此做一个总结，...
numpy和Pytorch中的random
a171232886的博客
11-21 1879
前言 作为测试用例，生成随机矩阵或者tensor很重要。可这个操作在numpy和Pytorch中略有区别。故在此处整理出。 Numpy numpy.random 生成随机数 如numpy.random.rand(2,3) 推荐使用方式 # 带键值对的方式，好记 a = np.random.uniform(low=1,high=2,size=[255,255,3]) a = np.random.normal(loc=1,scale=2,size=[255,255,3]) # 若需要改变类型 a.astyp
pytorch8——模型权值初始化和损失函数
qq_41458274的博客
01-26 995
Pytorch里面提供了很多权重初始化的方法，可以分为下面的四大类：针对饱和激活函数（sigmoid， tanh）：Xavier均匀分布， Xavier正态分布针对非饱和激活函数（relu及变种）：Kaiming均匀分布， Kaiming正态分布三个常用的分布初始化方法：均匀分布，正态分布，常数分布。#均匀分布初始化# 正态分布初始化# 常数初始化三个特殊的矩阵初始化方法：0初始化，正交矩阵初始化，单位矩阵初始化。#0初始化#单位矩阵初始化# 正交初始化。
深度学习框架PyTorch中的Tensor详解
ciweic的博客
12-03 2167
在PyTorch中，Tensor是一种用于存储数据的多维数组。它是构建深度学习模型的基本数据结构，可以包含标量、向量、矩阵等。Tensor不仅支持多种数据类型，还可以在CPU和GPU之间无缝移动，这使得它在进行大规模并行计算时非常高效。Tensor是PyTorch实现机器学习算法的核心，因为它提供了必要的数据结构来存储和操作数据。# 创建一个0维Tensor（标量）# 创建一个1维Tensor（向量）# 创建一个2维Tensor（矩阵）# 创建一个3维Tensor（多维数组）
【pytorch04】创建Tensor
qq_45291280的博客
06-23 1241
创建Tensor
pytorch之torch.randn()
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邹小驴
08-14 2万+
torch.randn(*sizes, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor Args: sizes (int...): a sequence of integers defining the shape of the output t...
torch.empty()和torch.Tensor.random_()的使用举例
敲代码的小风
12-26 8069
参考链接: torch.empty(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) → Tensor 参考链接: random_(from=0, to=None, *, generator=None) → Tensor 代码实验展示: Microsoft Windows [版本 10.0.18363.1256] (c) 2019 Microsoft
【Pytorch】Python random 模块
weixin_62403234的博客
11-15 652
Python模块主要用于生成随机数，是常用的一个包，模块实现了各种分布的伪随机数生成器。在训练传统机器学习模型或者深度神经网络模型的过程中经常会用到。要使用。
【PyTorch】PyTorch之Random模块
weixin_44984705的博客
01-19 2440
介绍pytorch中的random模块。
pytorch中的所有随机数（random库）（normal、rand、randn、randint、randperm) 以及 随机数种子(seed、manual_seed、initial_seed)
jiongta9473的博客
11-01 1万+
torch的所有随机数官方已经整理在torch — PyTorch 1.10.0 documentation这个页面了，我又重新整理到了本blog中，用中文进行了部分解释，方便理解。 一、常用的 1、torch.normal()离散正态分布 返回一个张量，包含了从指定均值mean和标准差std的离散正态分布中抽取的一组随机数。 ①第一种形式 torch.normal(mean, std, generator=None, out=None) → Tensor mean(Tensor) – ...
TORCH.EMPTY
qq_41289353的博客
02-06 841
torch.empty — PyTorch 1.10 documentationhttps://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.empty.html#torch-empty torch.empty(*size, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False.
pytorch torch.empty()函数（返回填充有未初始化数据的张量。 张量的形状由可变的参数大小定义）
Dontla的博客
03-05 2万+
from https://pytorch.org/docs/1.1.0/torch.html#torch.empty torch.empty(*sizes, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) → Tensor Returns a tens...
Torch.empty
Elvira521yan的博客
07-05 2833
torch.empty(*size, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False, memory_format=torch.contiguous_format) → Tensor 返回：一个填满未初始化数据的张量（张量的形状是由变量参数size定义的） 参数： size (int...) - 整数序列，其定义了输出张量的形状；可以是一个可..
【Pytorch实用教程】pytorch中random_split用法的详细介绍
若北辰
07-22 1665
在 PyTorch 中，是一个非常有用的函数，用于将数据集随机分割成多个子集。这在机器学习和深度学习中非常常见，特别是当你需要将数据集分割成训练集和测试集或验证集时。这里是。
target = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5)
最新发布
03-19
<think>好的，我现在需要回答用户关于PyTorch中torch.empty和random_的用法，以及生成随机数的功能的问题。首先，我需要回顾用户提供的引用内容，确保信息准确，并正确引用相关来源。 首先，用户提到了引用[1]、[2]、[3]和[4]，其中引用[3]是关于torch.empty的官方文档说明，引用[2]涉及torch.layout的属性，而引用[1]则提到了dtype和device。虽然引用[4]关于torch.norm可能不直接相关，但暂时可以忽略。 用户的问题集中在torch.empty结合dtype=torch.long时使用random_方法生成随机数的示例。我需要先解释torch.empty的基本用法，然后说明如何通过random_方法生成随机数，特别是当dtype设置为torch.long时的注意事项。 首先，根据引用[3]，torch.empty返回未初始化的张量，形状由参数sizes定义。未初始化意味着内存中可能有任意值，所以通常需要后续初始化。而random_方法应该是在此之后调用的，用来填充随机数。 接下来，关于dtype=torch.long的情况。根据引用[1]，torch.long对应的是64位整数，即torch.int64。当使用random_方法时，需要注意该方法的参数是否适用于整数类型。例如，random_通常可以指定范围，如从low到high-1。如果dtype是long，那么生成的随机数会是整数。 然后，我需要构造一个示例代码。例如，使用torch.empty(3,3, dtype=torch.long)创建一个3x3的未初始化张量，然后调用random_(0, 10)生成0到9之间的随机整数。需要注意的是，random_方法是否有不同的参数形式，以及默认行为是什么。例如，默认情况下，random_可能会生成0到n-1的整数，或者根据dtype的不同有不同的处理方式。 另外，需要引用正确的来源。例如，当提到torch.empty时，引用[3]和[2]中的内容。当提到dtype时，引用[1]。同时，注意用户提到的random_方法可能属于PyTorch的in-place操作，直接修改张量而无需重新赋值。 可能存在的一个误区是，用户可能认为torch.empty本身会生成随机数，但实际上它只是分配内存，内容未初始化，可能包含任意值。必须通过后续的random_方法来填充随机数。这点需要明确区分，避免混淆。 还需要检查是否有其他注意事项，比如device参数，如果用户指定了设备，比如GPU，那么生成的张量会在相应的设备上。但用户的问题中没有特别提到设备，所以示例中可以暂时忽略，或者简单提及。 最后，生成相关问题，需要围绕torch.empty和random_的用法，可能的优化，设备影响，以及与其他随机数生成函数的区别等方面提问。例如，比较torch.empty和torch.rand的区别，或者讨论初始化未初始化张量的必要性。 总结回答结构： 1. 解释torch.empty的功能和参数，特别是dtype的设置。 2. 说明random_方法的作用，以及如何与torch.empty结合使用。 3. 提供示例代码，展示创建torch.long类型的张量并用random_填充。 4. 注意事项，比如in-place操作，参数范围，dtype影响等。 5. 相关问题，引导用户进一步学习。 需要确保所有技术细节正确，比如torch.long对应的正确数据类型，random_的参数是否包含上下限，以及正确引用来源。比如，引用[3]说明torch.empty返回未初始化数据，引用[1]说明dtype的作用，引用[2]可能用于解释layout，但在这个问题中可能不必要，除非用户提到，所以可以适当省略。 可能还需要查阅PyTorch官方文档确认random_的参数，例如random_是否接受low和high参数，或者是否像Python的random.randint一样。例如，在PyTorch中，tensor.random_(0, 10)会生成0到9的整数，如果dtype是long的话。如果dtype是float，则可能生成0到10之间的浮点数，但用户的问题中关注的是torch.long的情况，所以重点放在整数范围。 最后，确保示例代码正确，并且解释清楚每个步骤的作用，以及为什么需要这样使用。例如，先创建空的张量，再调用random_进行初始化，强调in-place操作的效果。</think>### PyTorch中`torch.empty`与`random_`的用法及随机数生成 #### 1. `torch.empty`基础用法 `torch.empty`用于创建**未初始化数据**的张量，其形状由参数定义，语法如下： ```python torch.empty(*sizes, dtype=None, device=None, layout=torch.strided) ``` - **`dtype`**：指定数据类型，如`torch.long`（64位整数）、`torch.float32`等[^1]。 - **`device`**：指定存储设备（CPU/GPU）。 - **`layout`**：内存布局（默认`torch.strided`）[^2]。 示例： ```python import torch t = torch.empty(3, 3, dtype=torch.long) # 创建3x3未初始化的整数张量 ``` #### 2. `random_`方法生成随机数 `random_`是**原地操作**方法，用于为张量填充指定范围内的随机整数。语法： ```python tensor.random_(low=0, high) ``` - **`low`**：下限（包含），默认0。 - **`high`**：上限（不包含）。若未指定，则根据`dtype`自动选择范围[^3]。 ##### 示例：生成`torch.long`类型随机数 ```python t = torch.empty(3, 3, dtype=torch.long) t.random_(0, 10) # 生成0到9之间的随机整数 print(t) # 输出示例： # tensor([[5, 2, 7], # [8, 0, 3], # [1, 9, 4]]) ``` #### 3. 注意事项 - **未初始化的风险**：直接使用未初始化的张量可能导致不可预测的值，需配合`random_`或`uniform_`等方法初始化。 - **数据类型一致性**：若`dtype=torch.float`，`random_`会生成浮点数（默认范围[0,1)）。 - **设备兼容性**：若张量在GPU上，需确保CUDA支持。 #### 4. 与其他随机函数的对比 | 方法 | 功能 | 初始化类型 | |--------------------|-----------------------------|--------------| | `torch.empty` + `random_` | 灵活控制范围和数据类型 | 需手动初始化 | | `torch.randint` | 直接生成指定范围的整数张量 | 自动初始化 | | `torch.rand` | 生成[0,1)均匀分布的浮点数张量 | 自动初始化 | 示例对比： ```python # 直接生成随机整数张量（推荐） t = torch.randint(0, 10, (3,3), dtype=torch.long) ``` ---
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