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
import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed(1) # reproducible # make fake data n_data = torch.ones(100, 2) x0 = torch.normal(2*n_data, 1) # class0 x data (tensor
本章主要针对pytorch0.4.0英文文档的前两节,顺序可能有些不一样: torch torch.Tensor 张量 Tensors Data type CPU tensor GPU tensor type 32-bit floating point torch.FloatTensor torch.cuda.FloatTensor torch.float32 64-bit floating point torch.DoubleTensor torch.cuda.DoubleTensor tor
引言 本篇介绍创建tensor的几种方式 Import from numpy from_numpy() float64 是 double 类型,也就是说从numpy导入的float其实是double类型. 从numpy导入的 int 还是 int 类型 1234567891011 In[2]: import numpy as npIn[3]: import torchIn[4]: a = np.array([2,3.3])In[5]: torch.from_numpy(a)Out[5]: ten