torch.normal 生成十个随机数

2024-08-19

PyTorch 常用方法总结1：生成随机数Tensor的方法汇总（标准分布、正态分布……）

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

pytorch函数之torch.normal()

Returns a Tensor of random numbers drawn from separate normal distributions who’s mean and standard deviation are given. 这个是官网给出的解释,大意是返回一个张量,张量里面的随机数是从相互独立的正态分布中随机生成的. 根据官网中给出的实例进一步理解 torch.normal(means=torch.arange(1, 11), std=torch.arange(1, 0, -0

torch.rand、torch.randn、torch.normal、torch.linespace

torch.rand(*size, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) #返回从[0,1)均匀分布中抽取的一组随机数:均匀分布采样:#*sizes指定张量的形状: torch.randn(*size, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) #返回从标

冒泡排序：一百以内十个随机数放入数组排序并打印<

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"><html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta http-equiv="Content-Typ

C＋＋库研究笔记——生成一组随机数

当试图用 srand(time(0)) rand() 生成一组随机数时发现,生成的数字很多都是「一样」的经过测试:srand(seed); rand() 生成随机数,当seed一样时,生成的随机数相同. 所以上述「一样」的问题应该出在time(0) 所以最后采用的方式是:sleep+ 高精度计时,+srand(gettime_function) +rand() 不过, 把gettimeofday换成更高精度可能效果更好代码如下(Linux下) #include <stdlib.h> //

C#中生成的随机数为什么不随机？

from:https://www.xcode.me/more/net-csharp-generate-random 随机数生成方法可以说是任何编程语言必备的功能,它的重要性不言而言,在C#中我们通常使用Random类生成随机数,在一些场景下,我却发现Random生成的随机数并不可靠,在下面的例子中我们通过循环随机生成5个随机数: for (int i = 0; i < 5; i++) { Random random = new Random(); Console.WriteLine(random

C语言生成一个随机数

随机数的生成有缺陷的生成方式生成随机数可以使用 <stdlib.h> 里的 int rand(void); 函数实现! 注释: C语言中还有一个 random() 函数可以获取随机数,但是 random() 不是标准函数,不能在 VC/VS 等编译器通过,所以比较少用. 缺点: 这种随机数生成方式得到的随机数往往只有一个不变的数字,那是因为生成随机数的种子是不变化的导致的! 这个种子在每次启动计算机时是随机的,但是一旦计算机启动以后它就不再变化了. 也就是说,每次启动计算机以后,种子就是定

ORACLE 生成一个随机数

ORACLE 如何产生一个随机数:DBMS_RANDOM--1.小数( 0 ~ 1) select dbms_random.value from dual ; --2.指定范围内的小数 ( 0 ~ 100 ) select dbms_random.value(0,100) from dual ; --3.指定范围内的整数 ( 0 ~ 100 ) select trunc(dbms_random.value(0,100)) from dual ; --4.长度为20的随机数字串 select su

Random随机数种子生成，减少生成重复随机数的可能

我们都知道使用Random可以生成随机数,默认的无参的构造函数New Random().使用与时间相关的默认种子值,初始化 System.Random 类的新实例. 这种方式生成随机数时重复的概率很大.可以传入一个种子,用来计算伪随机数序列起始值的数字. /// <summary> /// 创建加密随机数生成器生成强随机种子 /// </summary> /// <returns></returns> private static int GetRando

深度学习原理与框架-Tensorflow基本操作-变量常用操作 1.tf.random_normal(生成正态分布随机数) 2.tf.random_shuffle(进行洗牌操作) 3. tf.assign(赋值操作) 4.tf.convert_to_tensor(转换为tensor类型) 5.tf.add(相加操作) tf.divide(相乘操作) 6.tf.placeholder(输入数据占位

1. 使用tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) 创建一个正态分布的随机数参数说明:[2, 3]表示随机数的维度,mean表示平均值,stddev表示标准差代码:生成一个随机分布的值 #1. 创建一个正态分布的随机数 sess = tf.Session() x = tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) print(sess.run(x)) 2. np.random.shuffle(y) # 对数

js如何生成id随机数

有时候在我们在新增数据时,需要自动生成主键id等,就经常会遇到需要生成随机数的方法. 下面先介绍一种比较简单的生成随机数方法: //产生随机数函数 function RndNum(n){ var rnd=""; for(var i=0;i<n;i++) rnd+=Math.floor(Math.random()*10); return rnd; } 接着我们在我们需要的函数中去调用这个产生随机数的方法: (下面的案例是我自己写的项目中用到的,下面的第12行就调用了上面写的生成随机

iOS小技巧 - 如何生成范围随机数

生成[0, N-1]的随机数 NSUInteger r = arc4random_uniform(N); 生成[1, N]的随机数 NSUInteger r = arc4random_uniform(N) + 1; 生成[-N, N]的随机数 NSUInteger r = arc4random_uniform(2 * N + 1) - N; 生成[N1, N2]的随机数 NSUInteger r = arc4random_uniform(N2 - N1 + 1) + N1; 更多的可以参看这里

python生成四位随机数

有些时候需要发送短信给用户生成四位随机数字,这里在python中我们可以根据python自带的标准库random和string来实现. random下有三个可以随机取数的函数,分别是choice,choices,sample # random.choice def choice(self, seq): """Choose a random element from a non-empty sequence.""" try: i = self._r

C#在循环中使用Random时生成的随机数相同的解决办法

场景在循环中使用 Random y = new Random(); 生成随机数时每次循环生成的数是一样的. ; i < ;i++ ) { Random y = new Random(); PointPairList list1 = new PointPairList(); ; j < ; j++) { double x = j; ; list1.Add(x, y1); //添加一组数据 } LineItem myCurve = myPane.AddCurve("曲线"+i

java-把生成的随机数，指定范围（如：100-200），指定打印次数（如：50次），并进行去重。

package main.demo; public class Demo4 { /** * 随机指定范围内N个不重复的数 * 最简单最基本的方法 * @param min 指定范围最小值 * @param max 指定范围最大值 * @param */ public static int[] randomCommon(int min, int max, int n){ if (n > (max - min + 1) || max < min) { return null; } int[] re

生成四位随机数的PHP代码

纯数字的四位随机数 rand(1000,9999) 数字和字符混搭的四位随机字符串: function GetRandStr($len) { $chars = array( "a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h", "i", "j", "k", &qu

js生成自定义随机数方法

function getRandom() { var chars = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z']; // 产生随机数 var res = ""; for (

【c++】生成浮点随机数

c++11:std::uniform_real_distribution<>直接求(尖括号不填默认生成double) 随机10个在1-2之间的浮点数 #include <random> #include <iostream> int main() { std::random_device rd; //Will be used to obtain a seed for the random number engine std::mt19937 gen(rd()); //S

random生成六位随机数验证码

需求: 生成一个六位随机验证码 # 傻瓜式纯数字实现import randomran = random.randint(100000, 999999) # ran = random.randrange(100000, 1000000) print(ran) # 常规实现 import randoml = [] for i in range(6): rand_num = random.randint(0, 9) l.append(str(rand_num)) print(''.join(l)) #

php 生成正态分布随机数

这个函数比较冷门,连官方文档都不太齐全 function stats_rand_gen_normal(av, sd); //av是平均值,sd是标准偏差使用这个函数需要,安装pecl stats扩展.

sql语句中生成0-10随机数

DECLARE @i int=0;DECLARE @j decimal(9,2);DECLARE @qnum INT=1000; SET NOCOUNT ONCREATE TABLE #temp_Table(num decimal(9,2))WHILE(@i<@qnum)BEGIN SELECT @j = convert(decimal(9,2),(RAND()*10)) --IF(NOT EXISTS(SELECT num FROM #temp_Table WHERE num=@j ))

torch.normal 生成十个随机数

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