问题
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,PyTorch提供了rand/randn/randint/randperm等多种随机数的生成方法,那么这些方法的区别是什么呢?在实际开发时,应该如何选择呢?
方法
结语
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,PyTorch提供了rand/randn/randint/randperm等多种随机数的生成方法,那么这些方法的区别是什么呢?在实际开发时,应该如何选择呢?
pytorch,CUDA是否可用,查看显卡显存剩余容量
python 中生成区间随机数的时候,使用的random.randint(min, max) 居然是包括最大数的, 又被坑了
不知道大家有没有过相同的感觉,就是random模块数量众多,然而总是在使用的时候各种现场打印调
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randint在后期版本中会被randi代替,并且两者格式不同。例如:M = randint(A,B,[C D])但在ran
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