Pytorch生成随机数Tensor的方法汇总

PyTorch生成随机数Tensor的方法汇总可以使用以下方式：

1. 使用torch.rand方法创建随机数Tensor

使用torch.rand方法可以创建一个给定形状的张量，并根据指定规则填充随机值。

示例如下：

import torch

# 创建一个形状为(2,3)的张量，所有的值都是随机生成的
rand_tensor = torch.rand(2,3)
print(rand_tensor)

输出结果如下：

tensor([[0.3752, 0.8276, 0.0738],
        [0.8329, 0.7680, 0.9842]])

2. 使用torch.randn方法创建标准正态分布的随机数Tensor

使用torch.randn方法可以创建一个给定形状的张量，并从均值为0，标准差为1的标准正态分布中生成随机值。

示例如下：

import torch

# 创建一个形状为(2,3)的张量，所有的值都是从标准正态分布中生成的
rand_tensor = torch.randn(2,3)
print(rand_tensor)

输出结果如下：

tensor([[ 0.8514,  0.8719, -0.2608],
        [-0.2705,  0.1970, -1.5774]])

3. 使用torch.randint方法创建随机整数Tensor

使用torch.randint方法可以创建一个给定形状的张量，并根据指定规则填充随机整数值。

示例如下：

import torch

# 创建一个形状为(2,3)、值在[0,10)之间的随机整数张量
rand_tensor = torch.randint(low=0, high=10, size=(2,3))
print(rand_tensor)

输出结果如下：

tensor([[4, 2, 7],
        [0, 3, 2]])

4. 使用torch.eye方法创建一个单位矩阵

使用torch.eye方法可以创建一个给定大小的单位矩阵。

示例如下：

import torch

# 创建一个3x3的单位矩阵
rand_tensor = torch.eye(3)
print(rand_tensor)

输出结果如下：

tensor([[1., 0., 0.],
        [0., 1., 0.],
        [0., 0., 1.]])

5. 使用torch.zeros_like和torch.ones_like方法创建全0或全1的张量

使用torch.zeros_like方法可以创建一个与给定张量形状相同、所有元素值为0的张量。

使用torch.ones_like方法可以创建一个与给定张量形状相同、所有元素值为1的张量。

示例如下：

import torch

# 创建一个形状为(2,3)、所有值为0的张量
rand_tensor = torch.zeros_like(torch.randn(2,3))
print(rand_tensor)

# 创建一个形状为(2,3)、所有值为1的张量
rand_tensor = torch.ones_like(torch.randn(2,3))
print(rand_tensor)

输出结果如下：

tensor([[0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]])
tensor([[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]])

以上就是PyTorch生成随机数Tensor的方法汇总的完整攻略，包含了多条示例说明。