pytorch常用函数之torch.randn()解读

目录

• pytorch常用函数torch.randn()
• pytorch torch.chunk(tensor, chunks, dim)
• 总结

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.开发者_C开发randn(2, 3）
out: 0.5419 0.1594 -0.0413
    -2.7937 0.9534 0.4561

pytorch torch.chunk(http://www.devze.comtensor, 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)编程客栈 -- 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([[ 1.0编程客栈103],
    [-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],编程客栈
    [ 0.5240, -android1.4193]]), tensor([[-1.9236],
    [ 0.6664],
    [ 0.1681]]))

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。