python random的里面的方法其实是Random实例化的对象。 里面几个常用的几个方import random print(.randint(1,10))# 产生 1 到 10 的一个整数型随机数 print(.random())# 产生 0 到 1 之间的随机浮点数print(.uniform(1.1,5.4))# 产生 1.1 到 5.4 之间的随机浮点数，区间可以不是整数
## 如何在PyTorch中设置随机数种子
在深度学习项目中，尤其是在使用PyTorch时，设置随机数种子是一个常见且重要的步骤。通过设置随机种子，我们可以确保模型的训练过程具有可重复性。这意味着每次运行代码时都能获得相同的结果，便于调试和比较实验结果。本文将为你介绍在PyTorch中设置随机种子的步骤和代码实现。
### 流程概述
以下是实现“PyTorch randn设置种子”的流程概述
11创建tensor02randn一般是均值为0，方差为1的正态分布N(0,1)，也可以自定义N(u,std)用torch.normaltorch.normal(mean=torch.full([10],0),std=torch.arange(1,0,-0.1))
#比如先把一个2*5的矩阵打平变成1*10，然后normal后再reshape为2*5
#torch.full先构建一个一维长度为10
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2023-11-12 18:48:47
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由于在模型训练的过程中存在大量的随机操作，使得对于同一份代码，重复运行后得到的结果不一致。因此，为了得到可重复的实验结果，我们需要对随机数生成器设置一个固定的种子。许多博客都有介绍如何解决这个问题，但是很多都不够全面，往往不能保证结果精确一致。我经过许多调研和实验，总结了以下方法，记录下来。全部设置可以分为三部分：1. CUDNNcudnn中对卷积操作进行了优化，牺牲了精度来换取计算效率。如果需要
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2023-12-29 19:54:12
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1、两种常见的随机初始化（1） rand函数rander函数就是随机的使用0和1的均值分布来初始化，也就是说它从零和一的空间中随机的均匀的sample出来，这样数据就回均匀的分布在0和1之间。torch.rand(3,3) #表示随机生成一个3X3的数值在0和1之间的均匀分布的矩阵
a=torch.rand(3,3)
torch.rand_like(a) #将a,shape读取出来再送给rand
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2023-11-28 10:13:12
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Pytorch是一个强大的张量计算框架，在这个栏目中，我将与大家一起学习Pytorch官方的教程文档，详细分析每一个方法。本专题目的是让大家了解Pytorch中的各个方法，我们不会去纠结其更深层次的理解，在官方文档中，注释都是英文的，我会将代码进行逐句解析，让大家对其用途有个大致的了解。在介绍Pytorch前，我们来看第一个示例，用numpy实现网络的前向和后向传递：1.定义参数、数据import
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2023-08-13 20:53:51
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# PyTorch中的`randn`与数值范围
在深度学习和科学计算领域，PyTorch是一个广泛使用的库。它支持自动求导并提供张量运算功能，使得开发深度学习模型变得更加方便。PyTorch中的`randn`函数用于生成符合标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。本文将详细介绍`randn`的用途、如何使用它以及如何控制随机数的数值范围。
## 1. `randn`的基础用法
在PyT
小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。1. 转置卷积（transposed convolution）卷积不会增大输入的高和宽，通常要么不变，要么减半。而转置卷积则可以用来增大输入高宽。 假设忽略通道，步幅为 1 且填充为 0。输入张量形状为 ，卷积核形状为 。共产生 个中间结果。每个中间结果都是一个 的张量（初始化为 0）。计算中间张量的方法：输入张量中的每个
随机数的应用场景十分广泛，例如搭建完成网络进行测试的时候需要随机输入
原创
2022-08-27 00:26:38
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# 如何在 PyTorch 中实现矩阵行列转换
在深度学习和数据科学中，矩阵的行列转换是一个非常常见且重要的操作。今天，我将带领你通过 PyTorch 实现矩阵的行列转换，帮助你逐步理解这一过程。
## 总体流程
在我们开始之前，让我们先了解整个流程。以下是实现矩阵行列转换的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|--------
原创
2024-10-28 07:10:03
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Python中的random模块用于生成随机数。下面介绍一下random模块中最常用的几个函数。random.randomrandom.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0random.uniform random.uniform的函数原型为：random.uniform(a, b)，用于生成一个指
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2023-10-19 17:11:47
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np.random.rand()返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是[0,1)，不包括1。np.random.randn()返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值。俩者用法相同。1、x_data = np.random.rand(5).astype(np.float32)[0.31973207 0.12038767 0.7387324 0.30113
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2020-04-01 12:40:00
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理论:向量:一行乘以一列: 内积: 结果一个数一列乘以一行: 外积: 结果一个矩阵 矩阵:点乘: *, mul: 对应元素相乘叉乘: dot, matmul: 矩阵乘法 (而矩阵乘法又可以理解为向量内积, 外积的结合体)传统的矩阵乘法可以看成: 行向量组成一列, 列向量组成一行 关于广播机制的补充说明:广播机制是用在对应元素的: 加, 减,
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2023-09-23 09:56:02
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## 实现 "python randn" 的步骤
要实现 "python randn"，我们可以使用 NumPy 库中的 random 模块。NumPy 提供了许多用于生成随机数的函数，其中包括 randn 函数。
下面是实现 "python randn" 的步骤：
1. 导入 NumPy 模块：在代码的开头，我们需要导入 NumPy 模块，以便使用其中的函数和方法。可以使用以下代码导入 N
原创
2023-08-28 03:24:25
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为了能够完成各种操作，我们需要某种方法来存储和操作数据。一般来说，我们需要做两件重要的事情：（1）获取数据；（2）在将数据读入计算机后对其进行处理。如果没有某种方法来存储数据，那么获取数据是没有意义的。我们先尝试一下合成数据。首先，我们介绍 ? 维数组，也称为张量（tensor）入门首先，我们导入torch。请注意，虽然它被称为PyTorch，但我们应该导入torch而不是pytorchimpor
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2023-08-08 09:37:57
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文章目录Python中的random模块Numpy中的随机数1. 生成器2. 简单随机数3. 分布4. 排列 Python中的random模块random模块中最常用的几个函数：random.random()用于生成一个0到1的随机符点数:random.uniform的函数原型为：random.uniform(a, b)，用于生成一个指定范围内的随机符点数，两个参数其中一个是上限，一个是下限。如
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2023-11-26 14:25:47
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在使用 PyTorch 进行深度学习时，有时会遇到“pytorch 0数量”的问题，这通常意味着在模型训练或数据处理阶段，某个 tensor 的维度被意外设置为零或丢失了数据。这种情况不仅影响了模型的正常运行，也会影响到结果的准确性。接下来，我们将详细探讨解决这一问题的过程，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等方面。
## 版本对比
首先，我们要了解不同版本的 P
Pytorch基础一、数据1 数据格式2 访问元素二、初始化数据三、卷积1 [Conv1d]()2 Conv2d3 filter和kernel四、归一化五、激活六、开始训练之前1 cuda的使用2 seed 一、数据epoch：所有数据送入网络一次前向计算和反向传播的过程，多个epoch才能拟合收敛 batch：epoch分为几个小的batch同时送入网络 iteration：完成一次epoch
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2023-11-10 11:45:27
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目录add_scalar()函数add_image()函数 Tensorboard是常用的一种可视化的工具，我们对其中的SummaryWriter类进行调用。 我们可以查阅其相关说明： 我们通常使用
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2024-10-09 07:22:06
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文章目录计算理论卷积层：参数量（注意包括weight和bias)：输出特征图尺寸：FLOPsBN层：插入BN反向传播推导参数量输出特征图尺寸FLOPs:池化层参数量输出特征图尺寸FLOPsReLU参数量输出特征图尺寸FLOPs转置卷积参数量输出特征图尺寸FLOPs统计代码举例其他工具：PTFLOPS其他工具：torchstat其他工具：torchsummary参考 计算理论卷积层：输入特征图大小
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2023-09-06 11:22:23
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