pytorch初始化张量并填充随机整数值

本文主要是介绍pytorch初始化张量并填充随机整数值，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在 PyTorch 中，你可以使用 torch.randint 或 torch.empty 加上 random_ 方法来初始化张量并填充随机整数值。以下是两种常用的方法：

1. 使用 torch.randint

torch.randint 直接生成一个指定形状的张量

，并填充在给定范围内的随机整数。

示例代码：

import torch# 生成一个 3x3 的张量，填充 0 到 9 之间的随机整数（不包括 10）
tensor = torch.randint(low=0, high=10, size=(3, 3))print(tensor)

2. 使用 torch.empty 和 random_

torch.empty 先生成一个未初始化的张量，然后用 random_ 方法填充随机整数值。

示例代码：

import torch# 生成一个未初始化的 3x3 张量
tensor = torch.empty(3, 3, dtype=torch.long)# 用 0 到 9 之间的随机整数（不包括 10）填充张量
tensor = tensor.random_(10)print(tensor)

解释：

• torch.randint 是更直接的方式，一步完成张量的初始化和填充。
• torch.empty + random_ 的组合提供了更多的控制权，比如可以指定张量的 dtype。

这两种方法都可以用于生成指定形状和范围的随机整数张量。

这篇关于pytorch初始化张量并填充随机整数值的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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