torch.randn()
torch.randn()中的四个数分别为：
- size：输出张量的形状
- dtype：输出张量的数据类型
- device：输出张量所在的设备
- requires_grad：是否对输出张量进行求导
torch.rand():
torch.rand(*size,out=None)
随机生成一个形状为size的均匀分布Tensor
W=torch.normal(0,0.01,size=(num_inputs,num_outputs),requires_grad=True)
b=torch.zeros(num_outputs,requires_grad=True)X=torch.tensor([[1.0,2.0,3.0],[4.0,5.0,6.0]])
print(X)tensor([[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]])本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！