pytorch常用函数之torch.randn()解读
作者:土豆豆豆豆豆 发布时间:2023-03-24 09:08:29
标签:pytorch,函数,torch.randn()
pytorch常用函数torch.randn()
torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor
功能:从标准正态分布(均值为0,方差为1)中抽取的一组随机数。返回一个张量
sizes (int…)
- 整数序列,定义输出张量的形状out (Tensor, optinal)
- 结果张量
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)
说明:在给定的维度上讲张量进行分块。
参数:
tensor(Tensor)
-- 待分块的输入张量chunks(int)
-- 分块的个数dim(int)
-- 维度,沿着此维度进行分块
>>> 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]]))
来源:https://blog.csdn.net/JannyYang/article/details/100514037
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