randn

Pytorch 张量 Tensors 操作

pytorchstorage对象torch.is_storagetorch.is_storage(obj)查询张量中的元素的个数：torch.numel(obj)->intExample:a=torch.randn
怎么开心怎么玩·2025-06-24 23:50

PyTorch中的permute, transpose, view, reshape和flatten函数详解(已解决)

例如，如果我们有一个形状为(2,3)的二维张量，我们可以使用permute函数将其维度重新排列为(3,2)，如下所示：>>>importtorch>>>x=torch.randn(2,3)>>>xtensor
Vertira·2025-06-24 00:13

Day48打卡 @浙大疏锦行

知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数在PyTorch中，torch.randn()是一个常用的随机张量生成函数，它可以创建一个由标准正态分布（均值为0，标准差为1）随机数填充的张量。
ayuan0119·2025-06-20 13:32

6.11打卡

知识点回顾：1.随机张量的生成：torch.randn函数2.卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）3.pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致作业
tt卡丁车·2025-06-16 21:19

python打卡day48

随机函数与广播机制知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制
ZHPEN1·2025-06-16 17:27

Numpy中random库中rand、randint、randn详解

1.numpy.random.randrandom.rand(d0,d1,...,dn)创建一个具有给定形状的数组，并用在[0,1)范围内的均匀分布随机样本对其进行填充。参数：d0,d1,…,dn：正整数，可选决定了返回的数组的维度，必须为非负值。如果没有给出任何参数，则返回单个的Python浮点数。返回值：输出：ndarray，shape(d0,d1,...,dn)，随机值2.numpy.ran
Entropy-Lee·2025-06-16 02:48

基于KAN+Transformer的专业领域建模方法论

采用小波变换基函数分解图像特征```pythonclassWaveletKAN(nn.Module):def__init__(self):self.wavelet_basis=nn.Parameter(torch.randn
乡土老农·2025-06-13 16:19

python打卡第48天

知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致**torch.randn
whyeekkk·2025-06-11 21:18

python第48天打卡

知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致作业：
zdy1263574688·2025-06-11 21:43

python训练营打卡第48天

随机函数与广播机制知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制
ppdkx·2025-06-10 16:16

python打卡day48

知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致作业：
纨妙·2025-06-10 08:54

DAY48

随机张量的生成在PyTorch中，torch.randn()是一个常用的随机张量生成函数，它可以创建一个由标准正态分布（均值为0，标准差为1）随机数填充的张量。
·2025-06-09 13:09

DAY 48 随机函数与广播机制

知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致作业：
MasterLLL0228·2025-06-09 13:08

PyTorch维度操控：squeeze与unsqueeze详解

PyTorch中的squeeze和unsqueeze是用于改变张量维度的重要函数：squeeze()函数作用：移除张量中大小为1的维度importtorch#创建一个形状为(1,3,1,4)的张量x=torch.randn
KingDol_MIni·2025-05-30 03:51

Pytorch中一些重要的经典操作和简单讲解

Pytorch中一些重要的经典操作和简单讲解：形状变换操作reshape()/view()importtorchx=torch.randn(2,3,4)print(f"原始形状:{x.shape}")#
KingDol_MIni·2025-05-30 03:50

pytorch 实现线性回归

importtorchfrommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpimportrandom"""生成数据集"""num_inputs=2num_examples=1000true_w=[2,-2.3]true_b=4.8features=torch.randn
一壶浊酒..·2025-05-28 21:17

计算网络模型的参数量和计算量

fromthopimportprofileimporttorchdevice=torch.device('cuda')model=IFNet().to(device)input=torch.randn(
sjtu_cjs·2025-05-27 16:24

图解机器学习第二部分第四章——带约束条件的最小二乘学习法

/(pix)+0.1*x+0.2*randn(n,1)%通过函数f(x)得到y。%计算设计矩阵p(:,1)=ones(n,1);P(:,1)=ones(N,1);f
cui_hao_nan·2025-05-23 17:44

torch.matmul() VS torch.einsum()

torch.matmul():标准的矩阵乘法向量-向量（点积）a=torch.randn(3)#[3]b=torch.randn(3)#[3]c=torch.matmul(a,b)#点积，标量输出矩阵-
YuSun_WK·2025-05-22 14:23

torch.randn()参数size与输出张量形状详解

torch.randn()参数size与输出张量形状详解torch.randn(*size,*,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,
zwma_33·2025-05-18 07:58

pytorch小记（二十）：深入解析 PyTorch 的 `torch.randn_like`：原理、参数与实战示例

pytorch小记（二十）：深入解析PyTorch的`torch.randn_like`：原理、参数与实战示例一、函数签名与参数详解二、`torch.randn_like`vs`torch.randn`
墨绿色的摆渡人·2025-05-16 03:12

运用数组和矩阵对数据进行存取和运算——NumPy模块 之一

数组创建方法详解3.1.1课程目标3.1.2使用array()函数创建数组3.1.3使用arange()函数生成等差数组3.1.4创建随机数组1.使用random.rand()函数2.使用random.randn
波涛浪子·2025-05-14 04:50

【笔记】unsqueeze

理解unsqueeze假设你有一个形状为[2,3]的二维张量：tensor=torch.randn(2,3)print(tensor.shape)#输出:to
睡不着还睡不醒·2025-05-11 05:06

第99期 dropout防止过拟合

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2ldefdropout_layer(X,dropout):assert0dropout).float()沐神手快敲错了#rand和randn
qq_Ygdy·2025-05-10 08:50

家族行为模式代际传递的大数据解析：基于千万级多代家庭数据库的实证研究

classFamilyGraph:def__init__(self,generations=3):self.nodes=defaultdict(lambda:{'behavior':np.random.randn
百态老人·2025-05-08 13:07

MATLAB 数学应用 随机数生成 创建随机数数组

rand、randi、randn和randperm函数是创建随机数数组的主要函数。rng函数允许您控制生成随机数的种子和算法。
结冰架构·2025-05-03 20:42

神经编译革命：如何用脑机接口直接编程量子计算机？

EEG信号处理：importnumpyasnpfromsklearn.decompositionimportFastICA#模拟4通道EEG信号（1000个采样点）eeg_data=np.random.randn
高峰君主·2025-04-28 19:32

数据构建和加载，重构线性回归

线性层组件deftest01():#nn.Linear():线性层组件#参数：#in_feature:输入特征数#out_feature:输出特征数model=nn.Linear(20,30)x=torch.randn
胡萝卜糊了·2025-04-17 20:13

计算脑网络数据的皮尔逊相关系数并绘制拓扑图 的 MATLAB 代码

%模拟脑网络数据num_nodes=10;%节点数量time_points=100;%时间点数brain_data=randn(num_nodes,time_points);%生成随机数据作为脑电信号%
pk_xz123456·2025-04-10 21:04

高斯白噪声仿真-复信号分析

clear;clc;sigma=20;noiseRealPart=sigma*randn(1,100000);noiseImagPart=sigma*randn(1,100000);noise=noiseRealPart
TifLil·2025-03-26 17:44

旋转位置编码 （2）

torch.view_as_complex和torch.view_as_realdefdemo_view_as_complex_real():#创建一个形状为(2,3,4,2)的张量，最后一个维度表示复数的实部和虚部x=torch.randn
ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:26

李沐深度学习预备知识——数据操作

x.reshape(3,4)#变形x=x.reshape(2,-1)#-1代表自动计算torch.zeros((2,3,4))#生成全0张量torch.ones((2,3,4))#生成全1张量torch.randn
flex_university·2025-03-09 15:35

用matlab语言进行傅里叶分析

MATLAB代码示例：假设我们有一个长度为N的时域信号x，我们可以使用以下代码将其转换为频域信号X：%定义信号长度和采样频率N=1024;Fs=1000;%创建一个随机信号t=(0:N-1)/Fs;x=randn
贫僧法号止尘·2025-03-08 17:45

线性回归s

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim#损失函数deftest1():#初始化损失函数对象criterion=nn.MSELoss()y_pread=torch.randn
三排扣·2025-03-02 13:37

TORCH.TRIU

torch.triu(input,diagonal=0,*,out=None)→Tensor返回一个上三角矩阵参数：input：输入的张量diagonal：对角线>>>a=torch.randn(3,3
张小猪的家·2025-02-25 18:09

eniops库中pack函数使用方法

举个例子importtorchimporteinops#创建输入张量x=torch.randn(1,6,1,2)#形状(1,6,1,2)#使用pack打包，注意输入必须是数组，所以这里要加一个[]flatten
安安爸Chris·2025-02-18 07:22

python基础入门：附录：常用第三方库推荐（NumPy、Django等）

(1,10).reshape(3,3)print([email protected])#矩阵乘法#Pandas数据分析示例importpandasaspddf=pd.DataFrame({'A':np.random.randn
赵鑫亿·2025-02-12 16:14

从零开始人工智能Matlab案例-线性回归与梯度下降算法

算法原理Matlab实现与动态可视化1.生成带噪声的线性数据rng(42);%固定随机种子x=0:0.5:20;%温度（℃）y=2.5*x+10+8*randn(size(x));%销量（添加高斯噪声）
算法工程师y·2025-02-08 23:28

自定义数据集 使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成数据np.random.seed(42)X=np.r_[np.random.randn(100,2)-[2,2
Luzem0319·2025-02-04 19:22

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成自定义数据np.random.seed(42)X=2*np.random.rand(100,1)y=4+3*X+np.random.randn
辞落山·2025-01-31 05:45

Tensor 基本操作2 理解 tensor.max 操作，沿着给定的 dim 是什么意思 | PyTorch 深度学习实战

默认a=torch.randn(1,3)p
Chatopera 研发团队·2025-01-29 16:48

pytorch基操01-常用Tensor创建方法汇总

1.Tensor的创建1.1使用torch.Tensor1.2使用torch.eye1.3全0或全1的tensor1.4根据分布随机生成tensor1.4.1torch.rand1.4.2torch.randn1.4.3torch.normal1.4.4torch.Tensor.uniform
von Libniz·2025-01-17 16:06

Python中item()和items()的用处

我们可以做个简单测试代码看看它的区别:importtorchx=torch.randn(2,2)print(x)print(x[1,1])print(x[1,1].item())运行结果:tensor(
~|Bernard|·2024-09-13 07:48

pytorch计算网络参数量和Flops

input_size=(3,256,256),batch_size=-1)输出的参数是除以一百万（/1000000）M，fromfvcore.nnimportFlopCountAnalysisinputs=torch.randn
Mr_Lowbee·2024-09-11 10:08

matlab 发射随机信号,matlab随机信号处理

matlab中rand和randn是产生随机数的命令，x=rand(1,N)产生(0，1)区间均匀分布的长度为N的随机信号，x=randn(1,N)产生长度为N且具有零均值和单位方差的正态分布的随机信号
刚下拖拉机·2024-09-05 11:44

Pytorch:torch.diag()创建对角线张量方式例子解析

例如：a=torch.randn(3)print(a)#输出：tensor([0.5950,-0.0872,2.3298])print(torch.diag(a
乔丹搞IT·2024-08-27 10:00

PyTorch学习笔记之基础函数篇（四）

文章目录2.8torch.logspace函数讲解2.9torch.ones函数2.10torch.rand函数2.11torch.randn函数2.12torch.zeros函数2.8torch.logspace
熊猫Devin·2024-03-17 16:54

【matlab】matlab随机函数-rand

matlab中rand相关的随机函数包括rand(),randn(),randi()等。
刘小适·2024-03-02 12:29

Numpy数组1 -- 创建数组

优势二、创建数组--np模块1、引用numpy2、对一些函数进行说明array：注：多维数组arange：修改形状不改变值reshape：构建相同数字的数组三、生成随机数组--random模块1、引用2、randn
Jizhi_Zhang·2024-02-20 17:36

matlab正态分布拟合数据画图

1clearclccloseall%生成风速数据wind_speed_data=randn(1000,1)*5+10;%生成均值为10，标准差为5的正态分布数据%计算概率分布直方图hist_bins=linspace
红老鼠·2024-02-14 09:15
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