在使用PyTorch做实验时经常会用到生成随机数Tensor的方法,比如: torch.rand() torch.randn() torch.normal() torch.linespace() 在很长一段时间里我都没有区分这些方法生成的随机数究竟有什么不同,由此在做实验的时候经常会引起一些莫名其妙的麻烦. 所以在此做一个总结,以供大家阅读区分,不要重蹈我的覆辙. 均匀分布 torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个张量,包含了从区间[0, 1)的均匀分

int randNumber =rand.nextInt(MAX - MIN + 1) + MIN; // randNumber 将被赋值为一个 MIN 和 MAX 范围内的随机数

说明 最近在写Jenkins自动运维的脚本,由于是用的docker,部署的时候启动容器端口号冲突会导致部署失败,用的微服务也不在乎端口什么的,只求部署成功,所以想了很久,参考了一些文章,还有运维大哥的调试,终于实现了一个脚本,分享出来大家看看,为社区添一块砖加一片瓦 :happy: 本文主题是得到个未被占用的端口号,这个端口号可以被指定区间 脚本内容 #!/bin/bash # @Desc 此脚本用于获取一个指定区间且未被占用的随机端口号 # @Author Hellxz <hellxz001@

每天学习一点点 编程PDF电子书.视频教程免费下载:http://www.shitanlife.com/code //获取指定区间范围随机数,包括lowerValue和upperValue function randomFrom(lowerValue,upperValue) {  return Math.floor(Math.random() * (upperValue - lowerValue + 1) + lowerValue); } //如获取2-6之间的随机数 alert(randomF

//获取指定区间范围随机数,包括lowerValue和upperValuefunction randomFrom(lowerValue,upperValue){    return Math.floor(Math.random() * (upperValue - lowerValue + 1) + lowerValue);}//如获取2-6之间的随机数alert(randomFrom(2,6)); //如获取1-10之间的随机数alert(randomFrom(1,10)); //如获取1-10

shell 生成指定范围随机数与随机字符串         分类:             shell              2014-04-22 22:17     20902人阅读     评论(5)     收藏     举报     shellrandomurandomuuidlinux shell 生成指定范围随机数与随机字符串 1.使用系统的 $RANDOM 变量 fdipzone@ubuntu:~$ echo $RANDOM 17617 fdipzone@ubuntu:~$ e

openssl rand -hex n (n is number of characters) LANG=c < /dev/urandom tr -dc _A-Z-a-z-0-9 | head -c${1:-16};echo; (生成随机密码16) shell 生成指定范围随机数与随机字符串 热度5 评论 245 www.BkJia.Com  网友分享于:  2014-04-23 12:04:43     浏览数10854次   shell 生成指定范围随机数与随机字符串   1.使用系统的 $

获取指定长度随机数,含大小写字母和数字 package org.sw; import java.util.Random; /** * 得到指定位数的随机数 * @author mengzw * @since 3.0 2014-2-28 */ public class DemoRandom { /** * 获取随机数 * @param length * @return */ public String getCharAndNumr(int length) { String val = ""

#include<bits/stdc++.h>using namespace std;const long long mod = 998244353;typedef const long long ll;vector<long long>p;long long inv(long long x,long long y)//快速幂求逆元模板(以乘代除){    long long r=1;    while(y>0)    {        if(y&1)        

JAVA中生成指定位数随机数的方法很多,下面列举几种比较常用的方法. 方法一.通过Math类 public static String getRandom1(int len) { int rs = (int) ((Math.random() * 9 + 1) * Math.pow(10, len - 1)); return String.valueOf(rs); } 该方法是通过Math.random()获取[0.0, 1.0)的随机数,再乘以需要的位数.这里用乘9,再加1,而没有用乘10的方式

Random对象生成随机数 首先需要导入包含Random的包 import java.util.Random; nextInt(int)方法将生成0~参数之间的随机整数但不包括参数. 例如生成0~99的随机整数: import java.util.Random; public class Test { public static void main(String[] args){ Random rand = new Random(); System.out.println(rand.nextIn

https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html dtype: tessor的数据类型,总共有8种数据类型,其中默认的类型是torch.FloatTensor,而且这种类型的别名也可以写作torch.Tensor. device: 这个参数表示了tensor将会在哪个设备上分配内存.它包含了设备的类型(cpu.cuda)和可选设备序号.如果这个值是缺省的,那么默认为当前的活动设备类型. require_grad: 这个标志表明这个tensor的操作是否会被

PyTorch 关于多 GPUs 时的指定使用特定 GPU. PyTorch 中的 Tensor,Variable 和 nn.Module(如 loss,layer和容器 Sequential) 等可以分别使用 CPU 和 GPU 版本,均是采用 .cuda() 方法. 如: import torch a = torch.Tensor(2, 3) if torch.cuda.is_available(): # 判断是否支持 CUDA a.is_cuda # False a = a.cuda()

2018.4.25,Facebook 推出了 PyTorch 0.4.0 版本,在该版本及之后的版本中,torch.autograd.Variable 和 torch.Tensor 同属一类.更确切地说,torch.Tensor 能够追踪日志并像旧版本的 Variable 那样运行; Variable 封装仍旧可以像以前一样工作,但返回的对象类型是 torch.Tensor.这意味着我们的代码不再需要变量封装器. 相关链接: PyTorch 重磅更新,不只是支持 Windows PyTorch简

torch.randn torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor(张量) 返回一个张量,包含了从标准正态分布(均值为0,方差为 1)中抽取一组随机数,形状由可变参数sizes定义. 参数: sizes (int...) – 整数序列,定义了输出形状 out (Tensor, optinal) - 结果张量 二维 >>> import torch >>> torch.randn(2,3) tensor([[-1.0413, 0.8792

问题 有这样一种需求,在这样一个数组中String[] arr = new String[]{"电商", "互联网", "小程序", "网络推广", "文化", "教育", "造型设计", "服装设计"};,随机取n个选项且不重复,n随机且在1-m这个范围之内,其中m是个确定的数且m<=数组长度. 思路 取特定区间的一个随机数 // 从区间[

$.r = function(i, g) { var j = Math.random(), h = arguments.length; return h == 2 ? (i + Math.floor(j * (g - i))) : h == 1 ? i[Math.floor(j * i.length)] : j } 调用 $.r(800, 1500)

题意:给定整数n和r,求区间[1, r]中与n互素的数的个数. 详细见容斥定理 详细代码如下 int solve(int r, int n) { vector<int>p; p.clear(); for(int i = 2; i*i <= n; ++i) { if(n % i == 0) { p.push_back(i); while(n % i == 0) n /= i; } } if(n > 1) p.push_back(n); //可能n也是素数 int sum = 0; f

从官网拷贝过来的,就是做个学习记录.版本 0.4 tensor to numpy a = torch.ones(5) print(a) 输出 tensor([1., 1., 1., 1., 1.]) 进行转换 b = a.numpy() print(b) 输出 [1. 1. 1. 1. 1.] 注意,转换后的tensor与numpy指向同一地址,所以,对一方的值改变另一方也随之改变 a.add_(1) print(a) print(b) numpy to tensor import numpy

生成随机数 生成0-3的随机数 SELECT RAND() * 3 最大不会超过3, SELECT FLOOR(RAND() * 3) 上面生成整数的值是0,1,2,3生成的随机整数是1,2,3的话,语句如下 SELECT FLOOR(1 + RAND()*3)

目前JavaScript里面还没有现成的方法可以实现这个简单地需求,我们就需要自己写代码了. 在js中有个函数:Math.random() 这个函数可以生成 [0,1) 的一个随机数. 我们的简单的改造一下,就可以满足需求了.随机数参考文章链接:https://www.cnblogs.com/lanleiming/p/5409216.html 一.min ≤ r ≤ max function RandomNumBoth(Min,Max){ var Range = Max - Min; var R