randn

使用True False矩阵对torch.tensor切片

torch.tensor可以使用true、false矩阵进行切片，这里对切片结果记录一下第一种情况：true、false矩阵和torch.tensor维度相同一维情况importtorcha=torch.randn
六点零六·2023-12-03 09:48

Pytorch报错 RuntimeError: cuFFT error: CUFFT_INTERNAL_ERROR

图片去水印服务docker容器迁移到线下4090显卡上运行；本以为只要把docker容器运行起来就大功告成，没想到却抛了错误：>>>importtorch>>>torch.fft.rfft(torch.randn
戴国进·2023-12-01 12:21

动手学深度学习(四)---多层感知机

文章目录一、理论知识1.感知机2.XOR问题3.多层感知机4.多层感知机的从零开始实现【相关总结】1.torch.randn()2.torch.zeros_like()一、理论知识1.感知机给定输入x,
释怀°Believe·2023-11-26 20:40

《利用pyhton进行数据分析》笔记-Pandas(四)

0.1层次化索引初识ser=Series(np.random.randn(10),index=[list('aaabbbccdd'),[1,2,3,1,2,3,1,2,2,3]])ser.index#返回值
董小贱·2023-11-25 14:40

利用python进行数据分析之数据聚合和分组运算--小白笔记

pd.DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'],'key2':['one','two','one','two','one'],'data1':np.random.randn
不秃头小白·2023-11-24 10:48

随机微分方程的MATLAB数值求解

dt=0.01;tout=200;%总时间为2x=zeros(1,tout);x(1)=0.5;%初始位置mu=0.2;sigma=1;Wt=sqrt(dt)*randn(1,tout);%产生随机序列
知识在于积累·2023-11-24 06:18

Pandas - 聚合

Pandas-聚合DataFrame应用聚合示例：importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd.date_range
68YearHer·2023-11-23 01:22

Pytorch 实战RNN

维词向量表示#隐藏层用20维向量表示#两层LSTMrnn=nn.LSTM(10,20,2)#输入每句话有5个词#每个词由10维的词向量表示#总共有3句话（batchsize）input=Variable(t.randn
键盘哥·2023-11-22 03:53

TenserRT（七）： TensorRT Python实战

UNetTrainer(dev_nb,dim=2)trainer.load_model(model_file)device=torch.device('cuda',dev_nb)input=torch.randn
shchojj·2023-11-22 00:59

Matlab 矩阵及其元素表示

调用内置函数创建特定格式矩阵A=noes(n,m)%n行m列的全1矩阵A=zeros(n,m)%产生n行m列的全0矩阵A=rand(n,m)%产生n行m列的在[0,1]区间均匀分布的随机矩阵A=randn
deboy345·2023-11-21 20:27

DGL获取节点邻居代码

3,1->3u,v=torch.tensor([0,0,0,1]),torch.tensor([1,2,3,3])g=dgl.graph((u,v))#节点特征g.ndata['feat']=torch.randn
Guapifang·2023-11-21 11:27

MATLAB程序设计课后作业二

作业1：利用randn建立一个1000个数的数组，任意选定一个数*10作为异常值，编制三倍标准差法程序，选出该值。
揽阳°·2023-11-20 18:29

卷积操作Conv2d详细解释以及案例

，1】【1，0，1】】二、多通道图片，单核处理：三.3通道图片，2核处理，输出为2通道：下面是用卷积层conv处理一个图片x的案例，卷积层可以理解为函数，本质是类importtorchx=torch.randn
look老猫·2023-11-20 08:40

Numpy数据库中random.rand、random.randn、random.randint区别

random.rand是随机生成范围为（0,1）的数据，如下：importnumpyasnpimportpandasaspdimportrandom>>>s=pd.DataFrame(np.random.rand(5,4))>>>s012300.3448550.5164730.8539750.56440410.6616060.4360780.3031830.58770820.7777930.165
Jeremy_lf·2023-11-17 06:27

【已解决】将一个2708行64列的在GPU上的张量z0矩阵保存下来，格式为csv

PyTorchTensor，你可以使用以下代码将其保存为CSV文件：importtorchimportpandasaspd#假设z0是一个PyTorchTensor，大小为(2708,64)z0=torch.randn
鳗小鱼·2023-11-16 08:33

pytorch tensor数据类型转换为python数据

一、item()input:x=torch.tensor([1.0])x.item()output:1.0二、tolist()input:a=torch.randn(2,2)a.tolist()a[0,0
权双·2023-11-15 15:46

简单的多层感知机MLP的pytorch代码

MLP用pytorch一般可以写为如下形式：importtorchimporttorch.nnasnnN=64D_in=1000H=100D_out=10x=torch.randn(N,D_in)y=torch.randn
wuha391·2023-11-15 00:23

在matplotlib中的子图下方添加图例——在 3 列子图下方添加图例

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdata1,data2,data3=np.random.randn(3,12)fig,ax=plt.subplots
别出BUG求求了·2023-11-14 17:56

python生成dat文件_python 关于导入文本文件、图片，随机生成数组的一些常用代码...

_version__#查看np的版本arr=np.arange(15).reshape((3,5))#重新给数组'变形'arr=np.random.randn(6,3)#生成随机6行矩
weixin_39899691·2023-11-14 02:53

测量均值频率、功率、带宽

nSamp=1024;Fs=1024e3;SNR=40;t=(0:nSamp-1)'/Fs;x=chirp(t,50e3,nSamp/Fs,100e3);x=x+randn(size(x))*std(x
yishuihan-Oliver·2023-11-13 13:49

np.random.randn(10,10)使用掩码观察大于零的个数

代码1：importnumpyasnpnp.random.seed(10)p=np.random.randn(10,10)q=(p>0)i=0forqiinq.flat:#使用q.flat来迭代所有元素
NTFY 超得屁(°∀°)ﾉ·2023-11-12 19:27

Python中NumPy库提供的函数——np.random.randn的基本用法

一、基本用法np.random.randn是NumPy中用于生成服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数的函数。它生成的随机数遵循标准正态分布，也称为高斯分布。
o涂鸦小巷的菇凉o·2023-11-12 15:25

Pytorch细节记录

Pytorch细节记录获取tensor所在gpudevice=data.device将tensor转移到指定gpu上a=torch.randn(3,4,device='cuda:0')#创建gpu0上的
big-dataa·2023-11-11 05:21

python中randn函数_numpy常用函数之randn

numpy中有一些常用的用来产生随机数的函数，randn就是其中一个，randn函数位于numpy.random中，函数原型如下：numpy.random.randn(d0,d1,...,dn)这个函数的作用就是从标准正态分布中返回一个或多个样本值
weixin_39924486·2023-11-09 23:31

torch.mm

>>>mat1=torch.randn(2,3)>>>mat2=torch.ran
可以养肥·2023-11-09 10:17

pytorch relu函数实现_pytorch方法测试——激活函数(ReLU)详解

importtorchimporttorch.nnasnn#inplace为True，将会改变输入的数据，否则不会改变原输入，只会产生新的输出m=nn.ReLU(inplace=True)input=torch.randn
weixin_39746794·2023-11-08 06:10

Pytorch的激活函数ReLU()

importtorchimporttorch.nnasnn#inplace为True，将会改变输入的数据，否则不会改变原输入，只会产生新的输出m=nn.ReLU(inplace=True)input=torch.randn
OneBaBa·2023-11-08 05:33

python dataframe 取每行的最大值_在pandas DataFrame中查找列的值最大的行

这很简单：>>>importpandas>>>importnumpyasnp>>>df=pandas.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['A','B','C
weixin_39799565·2023-11-08 05:00

self.register_buffer方法使用解析(pytorch)

列子如下：self.register_buffer("position_emb",torch.randn((5,3)))第一个参数position_emb传入一个字符串，表示这组参数的名字，第二个就是tensor
tangjunjun-owen·2023-11-06 22:06

阅读笔记：利用Python进行数据分析第2版——第8章 数据规整：聚合、合并和重塑

importpandasaspdimportnumpyasnpdata=pd.Series(np.random.randn(9),index=[['a','a
勤奋的清风·2023-11-06 21:38

python模块学习——NumPy模块

python文章目录python模块学习——NumPy模块前言一、创建数组1.使用array()函数创建数组2.创建等差数组arange()函数3.创建随机数组——random模块（1）rand()函数（2）randn
鹤纷飞·2023-11-06 20:00

pytorch矩阵的乘法

在用pytoch搭建深度学习模型时，矩阵的乘法必不可少，下面介绍四种方法来实现矩阵的乘法importtorcha=torch.randn(3,4)#建立一个3*4的张量b=torch.randn(4,3
CrystalheartLi·2023-11-06 12:52

克里金插值matlab代码

.^2))+0.1*randn(size(X));%设置克里金参数nugget=0.1;%块金值range=1;%范围sill=1;%基台值azimuth=0;%方位角%计算距离矩阵D=pdist
悦目春风·2023-11-06 02:18

Python numpy - 数组的创建与访问

目录一数组array的创建途径1列表list2函数array3函数arange4函数zeros5函数eyes6随机函数randn/randint二数组array的访问1访问形状/元素个数/数据类型2访问一维数组的位置
Venassa佳·2023-11-03 13:29

使用nn.LayerNorm报错found at least two devices

原本的代码是这个：importtorchimporttorch.nnasnnN,C,H,W=20,5,10,10input=torch.randn(N,C,H,W).to('cuda')layer_norm
delt_delta·2023-11-02 20:13

Pytorch LSTM内存泄漏问题

先来看一段代码：#初始化一个lstm模型，和一个输入，以及手动初始化lstm初始状态h0和c0rnn=torch.nn.LSTM(640,512,1,batch_first=True)xs=torch.randn
ChangHengyi·2023-11-02 11:13

numpy Head 与 Tail、属性与底层数据、加速操作、二进制操作、描述性统计、函数应用

下列代码创建上一节用过的示例数据对象：In[1]:index=pd.date_range('1/1/2000',periods=8)In[2]:s=pd.Series(np.random.randn(5
O丶ne丨柒夜·2023-11-02 00:28

python 过滤曲线噪点（滤波）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportsignal#生成示例信号t=np.linspace(0,1,1000)x=np.sin(2*np.pi*5*t)+np.sin(2*np.pi*20*t)+np.random.randn
Python图像识别·2023-10-28 03:58

torch.nn.CosineSimilarity

https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.CosineSimilarity.htmlimporttorch.nnasnninput1=torch.randn
菌子甚毒·2023-10-26 00:29

《机器学习实战》学习记录-ch4

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdX=2*np.random.rand(100,1)#生成[0,1)之间的数据y=4+3*X+np.random.randn
Cyan青·2023-10-24 20:03

torch张量的降维与升维

文章目录一、降维和升维未完待续....一、降维和升维squeeze和unsqueeze是torch张量常用的降维与升维的一种方式，但这种方式只能增添或减少大小为1的维度，如下：x1=torch.randn
想要躺平的一枚·2023-10-24 17:14

PyTorch深度学习实践（10. Basic CNN-1）

in_channel,out_channels=5,10width,height=100,100kernel_size=3batch_size=1#注意:在pytorch中是b,in,h,winput=torch.randn
曾叔叔要稳住·2023-10-23 18:15

CNN记录】pytorch中flatten函数

将连续的维度范围展平维张量，一般写再某个nn后用于对输出处理，参数：start_dim：开始的维度end_dim：终止的维度，-1为最后一个轴默认值时展平为1维例子1、默认参数input=torch.randn
侵蚀昨天·2023-10-23 15:00

Python-生成随机数

b)choice(sequence)random()uniform(a,b)randrange(a,b,step)sample(sequence,k)shuffle(列表)2.numpyrandom.randn
诊断协议那些事儿·2023-10-22 22:04

Numpy基础(day2)随机函数及统计函数

importnumpyasnpnp.random.seed(666)rand(d0,d1,…,dn)返回数据在(0,1)之间，均具有均匀分布np.random.rand(5)np.random.rand(3,4)np.random.rand(3,4,5)randn
啊～小 l i·2023-10-22 16:38

Pytorch学习：torch.randn()

torch.randn()返回一个张量，这个张量中填充了均值为0、方差为1的正态分布中的随机数。张量的形状由变量size定义。有时会遇到括号中有1个、2个、3个和4个情况。
緈福的街口·2023-10-21 19:55

PyTorch相关笔记(不断补充)

文章目录MacM1环境安装参考文章环境安装成功测试代码关于MPSPyTorch中linspace的详细用法torch.randn()torch.sin()Python中item()和items()的用法
Waldocsdn·2023-10-21 12:13

隐马尔可夫模型（一）Evaluation

前提importtorchimporttorch.nn.functionalasFN=3#离散隐变量可以取到的值的个数M=2#可观测变量个数pi=F.softmax(torch.randn((N,1),
天津泰达康师傅·2023-10-21 05:11

深度学习中，Xavier初始化 是什么？

weights=torch.randn(784,10)/math.sqrt(784)“Xavier”初始化方法是一种很有效的神经网络初始化方法，方法来源于2010年的一篇论文《Understandingthedifficultyoftrainingdeepfeedforwardneuralnetworks
天天向上的小白白~·2023-10-21 05:40

Randn、normal&lognormal

numpy.random.randn(d0,d1,...,dn)Returnasample(orsamples)fromthe“standardnormal”distribution.根据传入参数，返回维度为
RossH·2023-10-21 03:08
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