pytorch常用函數(shù)之torch.randn()解讀
更新時(shí)間：2023年02月02日 09:23:49 作者：土豆豆豆豆豆
這篇文章主要介紹了pytorch常用函數(shù)之torch.randn()解讀，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
pytorch常用函數(shù)torch.randn()
torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor
功能：從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布（均值為0，方差為1）中抽取的一組隨機(jī)數(shù)。返回一個(gè)張量
sizes (int…)- 整數(shù)序列，定義輸出張量的形狀out (Tensor, optinal)- 結(jié)果張量
eg：
random = torch.randn(2, 3） out: ?0.5419 0.1594 -0.0413 ? ? ? ? -2.7937 0.9534 0.4561
pytorch torch.chunk(tensor, chunks, dim)
說(shuō)明：在給定的維度上講張量進(jìn)行分塊。
參數(shù)：
tensor(Tensor)-- 待分塊的輸入張量chunks(int)-- 分塊的個(gè)數(shù)dim(int)-- 維度，沿著此維度進(jìn)行分塊
>>> x = torch.randn(3, 3) >>> x tensor([[ 1.0103, ?2.3358, -1.9236], ? ? ? ? [-0.3890, ?0.6594, ?0.6664], ? ? ? ? [ 0.5240, -1.4193, ?0.1681]]) >>> torch.chunk(x, 3, dim=0) (tensor([[ 1.0103, ?2.3358, -1.9236]]), tensor([[-0.3890, ?0.6594, ?0.6664]]), tensor([[ 0.5240, -1.4193, ?0.1681]])) >>> torch.chunk(x, 3, dim=1) (tensor([[ 1.0103], ? ? ? ? [-0.3890], ? ? ? ? [ 0.5240]]), tensor([[ 2.3358], ? ? ? ? [ 0.6594], ? ? ? ? [-1.4193]]), tensor([[-1.9236], ? ? ? ? [ 0.6664], ? ? ? ? [ 0.1681]])) >>> torch.chunk(x, 2, dim=1) (tensor([[ 1.0103, ?2.3358], ? ? ? ? [-0.3890, ?0.6594], ? ? ? ? [ 0.5240, -1.4193]]), tensor([[-1.9236], ? ? ? ? [ 0.6664], ? ? ? ? [ 0.1681]]))
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。
相關(guān)文章
python機(jī)器學(xué)習(xí)之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（一）
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python機(jī)器學(xué)習(xí)之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第一篇，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2017-12-12
python實(shí)現(xiàn)查詢蘋(píng)果手機(jī)維修進(jìn)度
這篇文章主要介紹了python實(shí)現(xiàn)查詢蘋(píng)果手機(jī)維修進(jìn)度,這里用到了最重要的一個(gè)知識(shí)是python中如何設(shè)置cookie支持以及開(kāi)啟調(diào)試模式,需要的朋友可以參考下2015-03-03
Python插件virtualenv搭建虛擬環(huán)境
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Python插件virtualenv搭建虛擬環(huán)境，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2017-11-11
Python檢查端口是否打開(kāi)的七種方法總結(jié)
在信息安全領(lǐng)域,端口掃描是一項(xiàng)常見(jiàn)的技術(shù),用于逐個(gè)檢測(cè)目標(biāo)主機(jī)上的端口是否開(kāi)放,這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python檢查端口是否打開(kāi)的七種方法總結(jié),需要的朋友可以參考下2023-12-12
Python調(diào)整matplotlib圖片大小的3種方法匯總
我們?cè)谑褂胢atplotlib作圖時(shí),會(huì)遇到圖片不清晰或者圖片大小不是我們想要的,這個(gè)時(shí)候就需要調(diào)整下,這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python調(diào)整matplotlib圖片大小的3種方法,文中通過(guò)實(shí)例代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下2022-08-08
Django與圖表的數(shù)據(jù)交互的實(shí)現(xiàn)
本文主要介紹了Django與圖表的數(shù)據(jù)交互的實(shí)現(xiàn)，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2022-08-08
bluepy 一款python封裝的BLE利器簡(jiǎn)單介紹
這篇文章主要介紹了bluepy 一款python封裝的BLE利器簡(jiǎn)單介紹，bluepy 是github上一個(gè)很好的藍(lán)牙開(kāi)源項(xiàng)目， 其主要功能是用python實(shí)現(xiàn)linux上BLE的接口。,需要的朋友可以參考下2019-06-06
sys模塊?與?os包一樣，也是對(duì)系統(tǒng)資源進(jìn)行調(diào)用。功能同樣也是非常豐富。本文將對(duì)sys模塊的一些簡(jiǎn)單且常用的函數(shù)進(jìn)行介紹，感興趣的可以學(xué)習(xí)一下2022-03-03
PyCharm+Pipenv虛擬環(huán)境開(kāi)發(fā)和依賴管理的教程詳解
這篇文章主要介紹了PyCharm+Pipenv虛擬環(huán)境作開(kāi)發(fā)和依賴管理的教程，本文通過(guò)圖文并茂的形式給大家介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-04-04
python散點(diǎn)圖雙軸設(shè)置坐標(biāo)軸刻度的實(shí)現(xiàn)
散點(diǎn)圖是一種常用的圖表類型,可以用來(lái)展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系,本文主要介紹了python散點(diǎn)圖雙軸設(shè)置坐標(biāo)軸刻度的實(shí)現(xiàn),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的可以了解一下2024-01-01