Pytorch基礎(chǔ)之torch.randperm的使用
Pytorch torch.randperm的使用
torch.randperm(n)：將0~n-1（包括0和n-1）隨機(jī)打亂后獲得的數(shù)字序列，函數(shù)名是random permutation縮寫
【sample】
? ? ? ? ?torch.randperm(10) ===> tensor([2, 3, 6, 7, 8, 9, 1, 5, 0, 4])
torch.randn和torch.rand有什么區(qū)別
torch.rand和torch.randn有什么區(qū)別？ y = torch.rand(5,3) y=torch.randn(5,3)
一個(gè)均勻分布，一個(gè)是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。
均勻分布
torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor
返回一個(gè)張量，包含了從區(qū)間[0, 1)的均勻分布中抽取的一組隨機(jī)數(shù)。張量的形狀由參數(shù)sizes定義。
參數(shù)：
sizes (int...)- 整數(shù)序列，定義了輸出張量的形狀out (Tensor, optinal)- 結(jié)果張量
例子：
torch.rand(2, 3) 0.0836 0.6151 0.6958 0.6998 0.2560 0.0139 [torch.FloatTensor of size 2x3]
標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布
torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor
返回一個(gè)張量，包含了從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布（均值為0，方差為1，即高斯白噪聲）中抽取的一組隨機(jī)數(shù)。張量的形狀由參數(shù)sizes定義。
參數(shù)：
sizes (int...)- 整數(shù)序列，定義了輸出張量的形狀out (Tensor, optinal)- 結(jié)果張量
例子：
torch.randn(2, 3) 0.5419 0.1594 -0.0413 -2.7937 0.9534 0.4561 [torch.FloatTensor of size 2x3]
其他：
離散正態(tài)分布
torch.normal(means, std, out=None) → → Tensor
線性間距向量
torch.linspace(start, end, steps=100, out=None) → Tensor
返回一個(gè)1維張量，包含在區(qū)間start和end上均勻間隔的step個(gè)點(diǎn)。
輸出張量的長(zhǎng)度由steps決定。
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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