randn 第10页

模型输入之前的torch.randn(1, 1, 32, 32)中各个参数具体什么含义

在调用模型的时候，我们会经常看到下图中的代码，除了模型之外，都会有一个输入X，但是并不知道什么含义，下面来解释一下：如图所示torch.randn[8,3,244,244]，[batch,channel

三少的笔记·2023-01-09 17:58

torch.rand&torch.randn介绍

文章目录1.torch.rand介绍1.1descreption描述1.2KeywordArguments参数介绍1.3example举例:2.torch.randn介绍2.1descreption描述

取个名字真难呐·2023-01-09 17:25

torch.randn用法以及小案例

一针见血：torch.randn是生成0~1的正太分布的随机数。简单介绍一下torch.randn的用法，通过三个案例让大家一目了然。

攀爬人工智能的小工·2023-01-09 17:53

torch.randn

返回一个包含了从标准正态分布（是以0为均数、以1为标准差的正态分布）中抽取的一组随机数的张量。size为张量形状。

echo_gou·2023-01-09 17:21

torch.randn（1，3，8，9）

input=torch.randn(1,3,8,9)print(input)输出：1这个张量，其中是3个通道，8行，9列的数据（从外面往里面数）tensor([[[[-1.3645,1.3841,0.9907,0.3150

饿了就干饭·2023-01-09 17:19

交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss

1、输入一维importtorchimporttorch.nnasnn#此处假设batch_size=1x_input=torch.randn(3,4)#随机生成输入，预测3个对象、4个类别，每个对象分别属于

有温度的AI·2023-01-09 05:58

python实现Lasso回归

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportr2_score#defmain():#产生一些稀疏数据np.random.seed(42)n_samples,n_features=50,200X=np.random.randn

青阳不会被占用·2023-01-08 14:03

pytorch 实现二层神经网络

importtorchimporttorch.nnasnn#实现两层神经网络#1.数据b,input,hidden,output=64,1000,100,10x=torch.randn(b,input)

studieren666·2023-01-07 17:08

Tensor 创建与维度查看

Tensor有多种创建方式，如基础构造函数Tensor()还有许多与NumPy类似的方法,如ones()、eye()、zeros()、randn()等#最基础的Tensor()函数创建方法,参数为Tensor

Ming Xu·2023-01-07 16:59

np.random.seed的作用

为了复现实验，相同的seed值可以保证随机序列一致测试程序：importnumpyasnpnp.random.seed(5)A=np.random.randn(5,4,3)print(A)np.random.seed

程序猿的探索之路·2023-01-07 14:19

二、Pytorch的常规组件

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFm=nn.MaxPool2d(3,stride=2)#卷积核大小为3，步长为2input=torch.randn

614b阿智·2023-01-07 08:13

numpy数组应用小技巧

的矩阵，则X[:2]获得的是前两行的矩阵，X[:2,0]获得的是前两行第一列的向量若y为列向量，则y[:2]获得前两个元素组成的列向量随机数生成技巧np.rand()生成[0,1)内的均匀分布，而np.randn

JC运·2023-01-06 22:04

pytorch中的 .masked_fill_()函数

a=torch.randn(5,6)x=[5,4,3,2,1]mask=torch.zeros(5,6,dtype=torch.float)fore_id,src_leninenumerate(x):mask

Taboo-·2023-01-06 18:04

pytorch torch.cat()

#1.输入两个二维张量（dim=0）：dim=0对行进行拼接(行数增加)a=torch.randn(2,3)b=torch.randn(3,3)c=torch.cat((a,b),dim=0)print

Eric_yq·2023-01-06 17:50

理解pytorch损失函数Softmax、crossentropyloss交叉熵

importtorchimporttorch.nnasnnx_input=torch.randn(3,3)#随机生成输入print('x_input:\n',x_input)y_target=torch.tensor

三石目·2023-01-06 14:15

pandas-sort排序

创建数据下面创建一组DataFrame数据，如下所示：importpandasaspdimportnumpyasnp#行标签乱序排列，列标签乱序排列data=pd.DataFrame(np.random.randn

芋头乖乖~·2023-01-06 13:50

Torch和Numpy——形状变换与维度增减

输入importtorcha=torch.randn([2,3,2])#生成2组3x2的随机矩阵print(a)b=a.reshape(3,4)#转化为1组3x4列的print(b)print("___

前尘昨夜此刻·2023-01-06 12:35

python，numpy中一些与矩阵变化相关的问题

np.random.randint(1,10,[3,3])arr=arr1*(arr1>arr2)+arr2*(arr2>arr1)2、单独选择一个通道,同时保持维度不变importtorchinputs=torch.randn

Huang_Fj·2023-01-06 12:25

动手学深度学习笔记第二章（预备知识）

)x.shape#torch.size(12)x.numel()#12reshape中的-1自动计算维度x.reshape(-1,4)==x.reshape(3,4)torch.randntorch.randn

冬青庭院·2023-01-06 04:09

一、Argmax函数

Argmax函数代码：importtorchinput=torch.randn(2,2,3,3)#生成随机张量print("input",input)print("input.size",input.size

614b阿智·2023-01-06 02:59

二、Softmax函数

Softmax函数代码：importtorchinput=torch.randn(2,2,3,3)#生成随机张量print("input",input)print("input.size",input.size

614b阿智·2023-01-06 02:59

李沐_pytorch补充

1、注册带有参数的层时候就要使用nn.Parameter（）self.pos_embedding=nn.Parameter(torch.randn(1,num_patches+1,dim))self.cls_token

Marshal～·2023-01-05 21:15

pytorch 如何拼接迭代的tensor

>>>importpytorch>>>input=torch.randn(2,5)>>>input.unsqueeze_(1)tensor([[[-0.1127,0.1031,-1.7152,-0.1951,0.8266

sweettea~·2023-01-05 19:59

numpy.random系列函数总结

3.numpy.random.randn(

杉杉来吃··2023-01-05 13:15

numpy.random.multivariate_normal()函数解析

(长度为N的一维数组)示例：mean=[0,0]#1行2列的一维数组，numpy.ramdom.randn()可以生成一维矩阵。cov

此生小会·2023-01-05 13:42

numpy.random 系列函数

3.numpy.random.randn()函数用法：numpy

fat.cattt·2023-01-05 13:41

torch.nn.Linear()

功能是定义一个线性变换(连同偏置)，即定义一个这样的运算:例：importtorchimporttorch.nnasnnlinear=nn.Linear(5,3,bias=True)x=torch.randn

YY.net·2023-01-05 03:16

python中np.clip()函数

clip（）截断，限制数组的上下界np.clip(a,min,max,out=None)示例：t=np.random.randn(4,5)print(t)print(np.clip(2*t,-1,1))

飞天小女侠~·2023-01-04 22:37

Pytorch模型转onnx，模型可视化

onnximporttorch.nnmodel=torch.load('hr1.pth')model.eval()input_names=['input']output_names=['output']#自己起名字x=torch.randn

六点零六·2023-01-04 19:14

jupyter 中 %matplotlib notebook 显示图像不完整的问题 —— 未解决

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibnotebooks=pd.Series(np.random.randn

InitialHeart2021·2023-01-04 10:41

matlab函数之randn()

randn-正态分布的随机数语法：X=randn返回一个从标准正态分布中得到的随机标量。【示例】:X=randn(n)返回由正态分布的随机数组成的n×n矩阵。

梦中_破·2023-01-03 22:22

torch.cat（）用法

torch.cat()是用来拼接tensor的语法：torch.cat（[x1,x2,...],dim=)x1,x2为要拼接的矩阵，dim为你指定拼接的维度，x=torch.randn(2,3,4)y=

一起躺躺躺·2023-01-03 19:56

PyTorch cat, stack, transpose, permute, view和reshape详解

importtorchx=torch.randn(2,3)#tens

Fighting_1997·2023-01-03 16:48

pytorch中stack()和cat()的理解和区别

stack会新开辟一个新的维度，将后面的维度在这个新的维度拼接起来cat会在原有的维度上进行拼接代码示例：m=torch.randn((2,3,4))print(m.shape)dim=0使用stack

RooKiChen·2023-01-03 16:47

np.concatenate()函数类似于torch.cat()函数

importrandomimportnumpyasnprandom.seed(0)a=np.random.randn(2,3)b=np.random.randn(2,3)c=np.concatenate

[email protected]·2023-01-03 13:29

torch.nn.softmax(dim),理解Softmax分类器

importtorcha=torch.randn(2,3,4)print(a)a是tensor型，维度为（2,3,4）的，输出为：tensor([[[-0.5947,0

快乐的小肖·2023-01-02 09:54

python 10个100以内随机整数编辑_「每日一练」巧用python生成随机数

中生成随机整数、随机小数、0--1之间小数方法代码先上代码~运行效果题目详述程序分析：随机整数：random.randint(a,b),生成区间内的整数随机小数：习惯用numpy库，利用np.random.randn

weixin_39699746·2023-01-01 17:59

pytorch保存参数及模型的两种方式

__init__()self.w1=nn.Parameter(torch.randn(3,4))self.

Bi 8 Bo·2023-01-01 10:49

【Matlab】矩阵属性

目录：1、size()2、length()3、numel()4、rand()/randn()5.roots（p）求多项式的根1、size()获取矩阵的行数和列数2、length()矩阵长度，即行数和列数中的较大值

不想吃米饭·2023-01-01 01:34

torch.max()

1.首先是w维度，也就是三维向量列的维度importtorchinput=torch.randn(2,3,3)print(input)input_max=torch.max(input,dim=2,kee

_奇衡三·2022-12-31 10:34

ptorch F.softmax() 梯度信息为None

我在进行一个测试梯度实验的时候，发现，当原始变量流经F.softmax以后，原始变量的梯度就无法获得了，例子如下：importtorch.nn.functionalasFimporttorchx=torch.randn

Tchunren·2022-12-31 10:33

torch.nn.Softmax(dim) 参数

importtorch.nnasnnimporttorchm=nn.Softmax(dim=0)n=nn.Softmax(dim=1)k=nn.Softmax(dim=2)v=nn.Softmax(dim=3)input=torch.randn

非常长寿小熊猫·2022-12-31 10:33

Pytorch torch.nn.Softmax的dim参数

举例说明：1.随机生成一个维度为（2，2，3）的tensorimporttorch.nnasnninput=torch.randn(2,2,3)print(input)Out:tensor([[[0.9235

打码升级·2022-12-31 10:03

torch.max和torch.softmax

if__name__=='__main__':importtorchimporttorch.nn.functionalasFinput=torch.randn(2,2)print(input)b=torch.softmax

AI视觉网奇·2022-12-31 10:33

一个python文件中的两个linear（）层和一个conv2d()层同时使用（b,c,1,1）大小的张量作为输入时的输出结果对比

importtorchimporttorch.nnasnnx=torch.randn(6,512,1,1)print(x,x.shape)##x_=torch.randn(64,5)x_=x.view(

W-a-rrior·2022-12-31 09:26

matlab矩阵基本操作,Matlab入门----矩阵的基本操作

1.矩阵的创建输入元素的明确列表从外部数据文件加载矩阵使用内置函数生成矩阵使用自己的函数创建矩阵，并将其保存在文件中zeros全部为零ones全部为1rand均匀分布的随机元素randn正态分布的随机元素

鲸商·2022-12-31 04:52

matlab生成随机矩阵

原文地址：matlab生成随机矩阵作者：LFF_Coder一.matlab里和随机数有关的函数：（1）rand：产生均值为0.5、幅度在0~1之间的伪随机数（2）randn：产生均值为0、方差为1的高斯白噪声

AIHGF·2022-12-31 04:21

python dataframe sort_Pandas DataFrame.sort()使用介绍

DataFrame中执行排序：按标签按实际值在解释这两种排序之前,首先我们必须将数据集用于演示：importpandasaspdimportnumpyasnpinfo=pd.DataFrame(np.random.randn

weixin_39948210·2022-12-30 21:26

pytorch笔记

对每一个维度重复几遍t=x.repeat(2,1,1)print(t)对每一个维度扩展找几维只能将元素个数为1的维度继续扩展t1=x.expand(2,4,5)print(t1)cat和chunkx1=torch.randn

gu_lian·2022-12-30 12:37

自定义神经网络入门-----Pytorch

Miracle Fan·2022-12-30 08:39

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