Python PyTorch randint用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torch.randint 的用法。

用法:

torch.randint(low=0, high, size, \*, generator=None, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor

參數：

• low(int,可選的) -從分布中提取的最小整數。默認值：0。

• high(int) -要從分布中提取的最高整數之上的一個。

• size(tuple) -定義輸出張量形狀的元組。

關鍵字參數：

• 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) -如果 None ，此函數返回一個 dtype 為 torch.int64 的張量。

• 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。

返回一個張量，其中填充了在 low(包括)和 high(不包括)之間均勻生成的隨機整數。

張量的形狀由變量參數 size 定義。

注意

使用全局 dtype 默認值 (torch.float32)，此函數返回一個 dtype 為 torch.int64 的張量。

例子：

>>> torch.randint(3, 5, (3,))
tensor([4, 3, 4])


>>> torch.randint(10, (2, 2))
tensor([[0, 2],
        [5, 5]])


>>> torch.randint(3, 10, (2, 2))
tensor([[4, 5],
        [6, 7]])