Pytorch创建随机值张量的过程详解
2-Pytorch创建随机值张量
1 导入必备库
import torch import numpy as np
2 使用torch.rand()创建0-1均匀分布的随机数
t = torch.rand(2,3) print(t)
输出：
tensor([[0.1452, 0.1435, 0.2124],
[0.6646, 0.5232, 0.1572]])
3 使用torch.randn()创建正态分布的随机数
t = torch.randn(2,3) print(t)
输出：
tensor([[-0.5325, -0.4938, 0.6301],
[-0.6313, -0.1412, 2.2926]])
4 使用torch.zeros()创建全0张量
t = torch.zeros(3) print(t) print(t.dtype)
输出：
tensor([0., 0., 0.])
torch.float32
5 使用torch.ones()创建全1张量
t = torch.ones(3) print(t) print(t.dtype)
输出：
tensor([1., 1., 1.])
torch.float32
6 从另一个张量创建新的张量
x = torch.zeros_like(t) print(x) x = torch.rand_like(t) print(x)
输出：
tensor([0., 0., 0.])
tensor([0.6516, 0.5740, 0.6379])
7 张量的属性：
tensor.shape返回张量的形状，与tensor.size()方法等价，tensor.dtype返回当前张量的类型
t = torch.ones(2,3,dtype= torch.float64) print(t.shape) print(t.size()) print(t.size(1)) # 返回第二维度大小 print(t.dtype) print(t.device)
输出：
torch.Size([2, 3])
torch.Size([2, 3])
3
torch.float64
cpu
8 将张量移动到显存，使用tensor.to()方法将张量移动到GPU上
# 如果GPU可用，将张量移动到显存
# 设置使用哪块芯片，多块GPU使用逗号隔开
# import os
# os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' # 多块GPU设置，如：'0,1,2'
if torch.cuda.is_available():
t = t.to('cuda')
print(t.device)输出：
cuda:0
9 更稳妥的移动显存方法，无论是否有GPU都能保证运行
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 启动cuda
print("Using {} device".format(device)) # 打印当前设备
t = t.to(device)
print(t.device)输出：
Using cuda device
cuda:0
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