orch.rand函数
PyTorch 基础 -
简而言之，标量、向量和张量分别是单维、二维和多维的数据结构。在机器学习中，模型通过随机张量操作数据，包括初始化、观察数据和调整数据。使用`torch.rand()`和相关函数，你可以创建随机数张量。动态创建范围：通过`torch.arange(start, end, step)`，例如从0到10或0到100，步长为1。形状匹配的魔法等我继续说。
torch.rand_like(input, dtype) # 形状和input相同torch.randn(size) # 标准正态分布N(0,1)torch.randn_like(input, dtype)torch.randint(low = 0, high, size) # 整数范围[low, high), e.g. torch.randint(3, 8, [2,3])torch.randint_like(input, low = 0,说完了。
简而言之，标量、向量和张量分别是单维、二维和多维的数据结构。在机器学习中，模型通过随机张量操作数据，包括初始化、观察数据和调整数据。使用`torch.rand()`和相关函数，你可以创建随机数张量。动态创建范围：通过`torch.arange(start, end, step)`，例如从0到10或0到100，步长为1。形状匹配的魔法等我继续说。
torch.rand_like(input, dtype) # 形状和input相同torch.randn(size) # 标准正态分布N(0,1)torch.randn_like(input, dtype)torch.randint(low = 0, high, size) # 整数范围[low, high), e.g. torch.randint(3, 8, [2,3])torch.randint_like(input, low = 0,说完了。
折线图，作为监控训练进度的常用工具，通过Visdom的line()函数实现起来轻而易举。以绘制训练损失和准确率为例：``python import torch from visdom import Visdom import numpy as np viz = Visdom(env='your_project')arr = np.random.rand(10)数据类型转换viz.line(Y=arr, win='loss_curve'到此结束了？。
def act(self, state, epsilon): 等会说。 if np.random.rand() < epsilon: 等会说。 else: with torch.no_grad(): 等会说。 def update(self, buffer, batch_size): 等会说。 state_batch, action_batch, reward_batch, next_state_batch, done_batch = 等会说。 等会说。 等会说。
卷积神经网络 -
X=torch.rand(4,2,3,5) print(X.shape)conv2d=nn.Conv2d(in_channels=2,out_channels=3,kernel_size=(3,5),stride=1,padding=(1,2))Y=conv2d(X)print('Y.shape: ',Y.shape) print('weight.shape: ',conv2d.weight.shape) print('bias.shape: ',conv2d.bias.shape) 输出： torch.Si还有呢？