本文簡要介紹python語言中 torch.rand
的用法。
用法:
torch.rand(*size, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor
size(詮釋...) -定義輸出張量形狀的整數序列。可以是可變數量的參數或像列表或元組這樣的集合。
generator(torch.Generator, 可選的) -用於采樣的偽隨機數發生器
out(Tensor,可選的) -輸出張量。
dtype(
torch.dtype
, 可選的) -返回張量的所需數據類型。默認值:如果None
,使用全局默認值(參見torch.set_default_tensor_type()
)。layout(
torch.layout
, 可選的) -返回張量的所需布局。默認值:torch.strided
。device(
torch.device
, 可選的) -返回張量的所需設備。默認值:如果None
,使用當前設備作為默認張量類型(參見torch.set_default_tensor_type()
)。device
將是 CPU 張量類型的 CPU 和 CUDA 張量類型的當前 CUDA 設備。requires_grad(bool,可選的) -如果 autograd 應該在返回的張量上記錄操作。默認值:
False
。
從區間 返回一個用均勻分布的隨機數填充的張量
張量的形狀由變量參數
size
定義。例子:
>>> torch.rand(4) tensor([ 0.5204, 0.2503, 0.3525, 0.5673]) >>> torch.rand(2, 3) tensor([[ 0.8237, 0.5781, 0.6879], [ 0.3816, 0.7249, 0.0998]])
參數:
關鍵字參數:
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注:本文由純淨天空篩選整理自pytorch.org大神的英文原創作品 torch.rand。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。