pytorch常用函数之torch.randn()解读
作者：土豆豆豆豆豆
这篇文章主要介绍了pytorch常用函数之torch.randn()解读，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教
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]]))
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脚本之家。