Python PyTorch randperm用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.randperm 的用法。

用法:

torch.randperm(n, *, generator=None, out=None, dtype=torch.int64, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) → Tensor

参数：

n(int) -上限(不包括)

关键字参数：

• generator(torch.Generator， 可选的) -用于采样的伪随机数发生器

• out(Tensor,可选的) -输出张量。

• dtype(torch.dtype， 可选的) -返回张量的所需数据类型。默认值：torch.int64。

• layout(torch.layout， 可选的) -返回张量的所需布局。默认值：torch.strided。

• device(torch.device， 可选的) -返回张量的所需设备。默认值：如果 None ，使用当前设备作为默认张量类型(参见 torch.set_default_tensor_type() )。 device 将是 CPU 张量类型的 CPU 和 CUDA 张量类型的当前 CUDA 设备。

• requires_grad(bool,可选的) -如果 autograd 应该在返回的张量上记录操作。默认值：False。

• pin_memory(bool,可选的) -如果设置，返回的张量将被分配到固定内存中。仅适用于 CPU 张量。默认值：False。

返回从 0 到 n - 1 的整数的随机排列。

例子：

>>> torch.randperm(4)
tensor([2, 1, 0, 3])