randn 第5页

pytorch学习过程中一些基础语法

1、tensor.view()函数，通俗理解就是reshape，#参数这里的-1需要注意，可以根据原张量size自行计算data1=torch.randn((4,2))data2=data1.view(

mm_exploration·2023-09-05 23:56

BP神经网络matlab代码

clearclcalpha=0.05;eta=0.2;ny=2;d=2;nu=3;n=ny+nu-d+1;m=6;w1k1=randn(m,n);%6*4w1k2=w1k1;w2k1=randn(1,m

Echo_Mz·2023-09-04 20:37

初识matlab

位变量名以字母开头，可以由字母、数字和下划线组成，但不能使用标点变量名应简洁明了，通过变量名可以直观看出变量所表示的物理意义matlab数据类型数字字符与字符串矩阵元胞数组结构体rand、randi和randn

༄༊心灵骇客༣·2023-09-04 17:53

常见操作

df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),columns=list("ABCD"))#method1和method2和method3和method4和method5和method6

微笑life·2023-09-04 16:32

Torch类型转换type、type_as

使用独立函数importtorchtensor=torch.randn(3,5)print(tensor)#torch.long()将tensor投射为long类型long_tensor=tensor.long

taoqick·2023-09-04 02:09

python中np.random的使用

importnumpyasnp#生成指定形状的在0到1之间均匀分布的随机数np.random.rand(3,4,2)#标准正态分布normalnp.random.randn(3,2,4)#0到10左闭右开的

JaxHur·2023-09-03 15:38

matlab - 特殊矩阵、矩阵求值、稀疏矩阵

学习视频1.特殊矩阵1.1通用特殊矩阵format%零矩阵(全0)幺矩阵(全1)单位矩阵%zerosoneseyerand(生成0~1的随机元素)randn(生成均值为1，方差为0的符合正太分布的随机阵

S atur·2023-09-03 02:35

pytorch 入门 api

torch.zeros(5,3,dtype=torch.long)#零张量torch.tensor([5.5,3])#列表转张量x.new_ones(5,3,dtype=torch.double)#新的张量torch.randn_like

zestloveheart·2023-09-02 20:15

python-数据分析-numpy、pandas、matplotlib的常用方法

list的区别输出方式不同里面包含的元素类型2.构造并访问二维数组使用索引/切片访问ndarray元素切片左闭右开np.array(list)3.快捷构造高维数组np.arange()np.random.randn

蔷莫·2023-09-01 06:55

torch.randn()

torch.randn()中的四个数分别为：size：输出张量的形状dtype：输出张量的数据类型device：输出张量所在的设备requires_grad：是否对输出张量进行求导torch.rand(

理不理解·2023-08-30 03:54

Pytorch.tensor 相关用法

方法的使用举例理解optimizer.zero_grad(),loss.backward(),optimizer.step()的作用及原理Autograd:自动求导importtorcha=torch.randn

[[Night Knight]]·2023-08-29 21:07

回归类的模型评估指标R2

先来看一组代码:importnumpyasnprng=np.random.RandomState(42)X=rng.randn(100,80)y=rng.randn(100)cross_val_score

Zen of Data Analysis·2023-08-29 03:06

pandas库之函数应用和映射

NumPy的ufuncs（元素级数组方法）也可用于操作pandas对象：In[190]:frame=pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=list('bde

samoyer·2023-08-29 02:05

PyTorch中torch.sum()函数的用法总结

方法一：torch.sum(input,*,dtype=None)→Tensorinput：输入的张量案例：x=torch.randn(2,3)print(x)y=torch.sum(x)print(y

懒惰的coder·2023-08-26 15:06

基于Scikit-learn的机器学习基本算法（一）线性回归

importnumpyasnpfromnumpyimportrandomX=2*np.random.rand(100,1)y=4+3*X+np.random.randn(100,1)importmatplotlib.pyp

刘爱玛·2023-08-25 09:53

DataFrame.plot函数详解（二）

）1.Line1.1主要参数importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.Series(abs(np.random.randn

六月闻君·2023-08-24 17:56

pytorch nn.AdaptiveAvgPool2d()

例子m=nn.AdaptiveAvgPool2d((3,7))input=torch.randn(1,64,8,9)print（m（input））#torch.Size([1,64,3,7])m=nn.AdaptiveAvgPool2d

Good@dz·2023-08-23 23:42

pytorch2 AutoGrad

from__future__importprint_functionimporttorchx=torch.randn(3,3,requires_grad=True)print(x.grad_fn)C:\

闪闪发亮的小星星·2023-08-23 10:59

Seaborn数据可视化（三）

importseabornassnsimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成随机数据np.random.seed(0)data=np.random.randn

抱抱宝·2023-08-23 05:50

Lnton羚通算法算力云平台【PyTorch】教程：torch.nn.Softplus

值，默认为1.threshold(int)–高于这个值恢复为线性函数，默认为20.图代码importtorchimporttorch.nnasnnm=nn.Softplus()input=torch.randn

LNTON羚通科技·2023-08-22 17:24

Lnton羚通算法算力云平台【PyTorch】教程：torch.nn.Softsign

torch.nn.Softsign原型CLASStorch.nn.Softsign()图代码importtorchimporttorch.nnasnnm=nn.Softsign()input=torch.randn

LNTON羚通科技·2023-08-22 13:00

pytorch 入门1-tensor 广播 view reshape

tensor的四则运算broadcastimporttorchimportnumpyasnp#张量tensor随机初始化x=torch.rand(4,3)print(x)y=torch.randn(4,3

闪闪发亮的小星星·2023-08-22 10:22

python向量拼接和拆分

python向量拼接和拆分1.pytorchtorch.cat(tensors,dim,out)>>>x=torch.randn(2,3)>>>xtensor([[0.6580,-1.0969,-0.4614

叶的华尔兹·2023-08-21 09:59

PyTorch中torch.nn.Linear()的实现

importtorchimporttorch.nnasnn#输入input=torch.randn(2,3)in_features=input.shape[-1]out_features=1#初始化一个神经网络

飞由于度·2023-08-20 09:05

Matplotlib数据可视化（六）

plt.subplots()plt.rcParams['font.family']=['SimHei']np.random.seed()mu=100sigma=15x=mu+sigma*np.random.randn

抱抱宝·2023-08-19 01:04

使用pytorchviz画出好看的Pytorch模型网络结构

使用方法：fromtorchvizimportmake_dotfromtorch.autogradimportVariablenet=Model()x=Variable(torch.randn(3,32,32

·2023-08-18 17:36

Python入门（4）：Numpy库的随机数函数

1.np子库中的random子库rand(d0,d1,.....dn)根据d0-dn创建随机数数组，浮点数，【0，1）均匀分布randn(d0,d1,.....,dn)根据d0-dn创建随机数数组，标准正态分布

不停---·2023-08-17 23:52

torch.prod(input, *, dtype=None)

输出形状与输入相同，除了给定维度上为1.input=torch.randn(4,3,2)out1=torch.prod(input,dim=2)pr

ciki_tang·2023-08-17 13:34

Leetcode【470、478、497、519、528】

但是有一条重要的数学性质：调用两次等概率的RandN()可以产生等概率的Rand(N^2)()，

牛奶芝麻·2023-08-17 03:18

Numpy实现简单的线性回归

importnumpyasnpdefgradient_test():h_in=64h1=1000h2=100h_out=10x=np.random.randn(h_in,h1)w1=np.random.randn

嘿嘿哈嘻·2023-08-14 08:07

如何从一个任意的均值 μ 方差 σ^2 的高斯分布中采样得到噪声xt

1）可以首先从一个标准高斯分布（均值0，方差1）中进行采样得到噪声εnoise=torch.randn_like(x_0)2）然后利用μ+σ·ε就等价于从任意均值μ方差σ^2的高斯分布中采样（首先从标准高斯分布中采样得到噪声

代码小白的成长·2023-08-14 04:44

matlab中的矩阵

=zeros(3,4)zeros(size(A))image.pngones函数产生全1矩阵，幺矩阵eye函数对角线为1的矩阵，矩阵为方阵时，为单位矩阵rand函数产生（0，1）区间均匀分布的随机矩阵randn

lighterss·2023-08-14 03:17

pytorch @操作符

8,5],[3,2]])c=a*[email protected]()##[3,2]@[2,3]print('*',c)print('@',d)结果如下importtorch#DefinematricesA=torch.randn

我的心永远是冰冰哒·2023-08-13 21:15

MIMO_(matlab发射端迫零预处理)

1000000;%序列长度forSNR=0:SNRdBerror=0;fori=1:Nx=round(rand(Tx,1));%产生0，1序列Bpsk=x*2-1;%Bpsk调制H=sqrt(1/2)*(randn

珍珠是蚌的眼泪·2023-08-13 14:54

Torch中item()和items()的用法详解与区别

importtorcha=torch.randn((5))print(a)#1、直接使用索引取值print(a[1])#2、使用item()取值print(a[1].item())#输出结果#tensor

清纯世纪·2023-08-13 03:14

pytorch--常见的Tensor操作

逐元素操作归并函数比较线性代数以下是一些常见的张量操作示例：创建张量:importtorchx=torch.tensor([1,2,3])#从列表创建张量y=torch.zeros(2,3)#创建一个全零张量z=torch.randn

码上有前·2023-08-10 14:34

【数据分析】pandas (三)

我们将讨论pandas数据结构中常见的许多基本功能让我们创建一些示例对象：index=pd.date_range(“1/1/2000”,periods=8)s=pd.Series(np.random.randn

吹吹晚风-·2023-08-10 09:17

常用python函数

生成随机数组pytorcha=torch.randn(s1,s2,...)numpya=np.random.random((s1,s2,...))a=np.random.randint(min,max,

nowherespyfly·2023-08-08 22:40

matlab使用教程(11)—创建随机数

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。

配电网和matlab·2023-08-08 14:47

【Pytorch】tensor可以按行、列筛选的大利器——torch.index_select()

献上官方文档的例子：>>>x=torch.randn(3,4)>>>xtensor([[0.1427,0.0231,-0.5414,-1.0009],[-0.46

Programmar失格·2023-08-08 05:00

种子之谜~

importnumpyasnpi=0np.random.seed(0)while(i<3):print(np.random.randn(1,5))i+=1print("-----------------

mikewzp·2023-08-03 04:51

np.random用法

范围之间的随机数，输入参数为维度例如：>>>np.random.rand(4,3,2）生成一个shape为[4,3,2]的array，array中每个元素都是一个[0,1)之间的随机数np.random.randn

暴走的llccll·2023-08-01 17:15

rand与randn的区别用randn产生均值为0、方差为1的高斯白噪声

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（3）randperm(n):产生1到n的均匀分布随机序列

沃卟炻·2023-07-31 22:54

Octave 基础命令

更为前导符更改前导符~=代表不等于disp用于输出通过format更改默认输出长度第一个参数为起始，第二个为步长，第三为终止生成全1矩阵生成全0矩阵可以省略第二个参数生成随机的矩阵生成符合标准正态分布的矩阵hist(randn

马光98·2023-07-31 01:54

【pytorch】torch.xxx函数总结

torch.xxx函数总结1torch.rand()1.1torch.rand()1.2torch.randn()2torch.zeros()3计算梯度并且更新卷积核参数4torch.eye(())5torch.cat

无眠·2023-07-30 14:08

pytorch入门10--循环神经网络（RNN）

补充：torch.randn()函数返回一个张量，包含了从正态分布（均值为0，方差为1）中抽取的一组随机数。张量的形状由参数决定，参数个数任意。

微扬嘴角·2023-07-29 14:13

Pytorch中的tensor常用操作

sequenceofTensors)-Python序列或相同类型的张量序列dim(int,optional)-沿着此维度连接张量out(Tensor,optional)-输出参数例子：x=torch.randn

Ginkgo·2023-07-27 20:42

RNN架构解析——传统RNN模型

RNN的内部结构图使用RNN优点和缺点传统RNN的内部结构图使用RNNrnn=nn.RNN(5,6,1)#第一个参数是输入张量x的维度，第二个是隐藏层维度，第三层是隐藏层的层数input1=torch.randn

醋酸洋红就是我·2023-07-27 01:12

pytorch工具——认识pytorch

目录pytorch的基本元素操作创建一个没有初始化的矩阵创建一个有初始化的矩阵创建一个全0矩阵并可指定数据元素类型为long直接通过数据创建张量通过已有的一个张量创建相同尺寸的新张量利用randn_like

醋酸洋红就是我·2023-07-26 21:35

histogramdd 生成多维直方图数据并绘制3-D图

np.random.seed(0)sample1=np.random.randn(10000)#1-Dsample2=np.random.ran

微笑life·2023-07-26 17:07

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