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PyTorch中的方法torch.randperm()示例介紹_python_腳本之家

在PyTorch 中,torch.randperm(n) 函數(shù)用于生成一個(gè)從 0 到 n-1 的隨機(jī)排列的整數(shù)序列,這篇文章主要介紹了PyTorch中的方法torch.randperm()介紹,需要的朋友可以參考下+ 目錄 在PyTorch 中,torch.randperm(n) 函數(shù)用于生成一個(gè)從 0 到n-1 的隨機(jī)排列的整數(shù)序列。這個(gè)函數(shù)是非常有用的,尤其是在需要隨機(jī)打
www.dbjr.com.cn/python/321146y...htm 2025-6-11

Pytorch隨機(jī)數(shù)生成常用的4種方法匯總_python_腳本之家

輸出結(jié)果如下圖所示: 四、torch.randperm():根據(jù)生成的隨機(jī)序號對張量進(jìn)行隨機(jī)排序的方法 torch.randint()是用于對張量序號進(jìn)行隨機(jī)排序的函數(shù),并根據(jù)生成的隨機(jī)序列,其調(diào)用格式如下所示: 1 torch.randperm(n, out=None, dtype=torch.int64) ?? LongTensor 其中, n:一個(gè)整數(shù),可以理解為張量某個(gè)方向的維度 ...
www.dbjr.com.cn/article/2843...htm 2025-5-27

python中學(xué)習(xí)K-Means和圖片壓縮_python_腳本之家

%隨機(jī)取k個(gè)樣本點(diǎn)作為簇中心 randidx = randperm(M); initial_centroids = X(randidx(1:K),:); %將所得的中心點(diǎn)進(jìn)行訓(xùn)練 [centroids0, idx] = runkMeans(X, initial_centroids,10); for k = 1:M J(i) = J(i) + sum((X(k,:) - centroids0(idx(M),:)).^2); end %取最小代價(jià)為樣本...
www.dbjr.com.cn/article/1285...htm 2025-5-21

Pytorch基礎(chǔ)之torch.randperm的使用_python_腳本之家

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】 1 2 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 ...
www.dbjr.com.cn/article/2740...htm 2025-5-25

pytorch torch運(yùn)算操作示例詳解_python_腳本之家

randperm_tensor = torch.randperm(10) # 生成一個(gè)從 0 到 9 的隨機(jī)排列 print(randperm_tensor) #tensor([2, 0, 5, 1, 8, 6, 3, 4, 7, 9])生成等差數(shù)列張量:1 2 3 arange_tensor = torch.arange(0, 10, 2) # 生成從 0 到 10(不包括 10)的等差數(shù)列,步長為 2 print(arange_tensor) #...
www.dbjr.com.cn/python/322852c...htm 2025-6-10

Matlab利用隨機(jī)森林(RF)算法實(shí)現(xiàn)回歸預(yù)測詳解_C 語言_腳本之家

RandomNumber=(randperm(length(Output),floor(length(Output)*0.2)))'; TrainYield=Output; TestYield=zeros(length(RandomNumber),1); TrainVARI=Input; TestVARI=zeros(length(RandomNumber),size(TrainVARI,2)); for i=1:length(RandomNumber) m=RandomNumber(i,1); TestYield(i,1)=TrainYield(m,1);...
www.dbjr.com.cn/article/2756...htm 2025-6-1

python中的torch常用tensor處理函數(shù)示例詳解_python_腳本之家

torch.randperm(n, out=None, dtype=torch.int64) # 返回0到n-1的數(shù)列的隨機(jī)排列 二、tensor的加減乘除 torch.mm : 用于兩個(gè)矩陣(不包括向量)的乘法。如維度為(l,m)和(m,n)相乘 torch.bmm : 用于帶batch的三維向量的乘法。如維度為(b,l,m)和(b,m,n)相乘 torch.mul : 用于兩個(gè)同維度矩陣的逐像...
www.dbjr.com.cn/python/292004w...htm 2025-6-11

Matlab實(shí)現(xiàn)遺傳算法的示例詳解_C 語言_腳本之家

Population(1:Dim,:)=Population(randperm(Dim(1)),:); for i=1:2:Dim(1)-1 Site=randi(Dim(2)); Population([i,i+1],1:Site)=Population([i+1,i],1:Site); end NewPopulation=Population; end 3.10 Mutation--基因突變 為每個(gè)個(gè)體搖個(gè)隨機(jī)數(shù),如果隨機(jī)數(shù)符合變異概率,就隨機(jī)將該個(gè)體其中一個(gè)0變...
www.dbjr.com.cn/article/2400...htm 2025-6-8

人工智能學(xué)習(xí)Pytorch教程Tensor基本操作示例詳解_python_腳本之家

⑤torch.randperm 隨機(jī)打散。輸入一個(gè)數(shù)字,會自動生成這個(gè)數(shù)字長度的,從0開始的隨機(jī)排列數(shù)字,可以作為索引。當(dāng)需要對不同的數(shù)據(jù),使用相同的索引,并且打亂順序時(shí),非常好用。 二、tensor的索引與切片 1.索引與切片使用方法 和python中的索引切片使用方法一致 ①index_select 輸入的參數(shù)---維度的位置、要選的內(nèi)容對應(yīng)...
www.dbjr.com.cn/article/2289...htm 2025-5-28

PyTorch Tensor創(chuàng)建實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家

>>> torch.randperm(6) tensor([5, 1, 3, 2, 0, 4]) 隨機(jī)整數(shù) 1 2 # 隨機(jī)生成 low 到 high - 1 的整數(shù), 包括 low 和 high - 1 這兩個(gè)整數(shù) torch.randint(low=0, high, size) 示例 1 2 3 4 5 6 >>> torch.randint(5, [2, 3]) tensor([[1, 0, 3], [1, 4, 2]]) >>>...
www.dbjr.com.cn/python/290739l...htm 2025-6-6