torch.randint(3, 5, (3,2))
:生成一个随机值范围在[3,5)之间,shape=(3,2)的二维张量。
torch.randint(3, 5, (3,2))
>>>
tensor([[4, 4],
[4, 4],
[4, 3]])
torch.randint(3, 5, (3,))
:生成一个随机值范围在[3,5)之间,shape=(3,)的一维张量。
orch.randint(3, 5, (3,))
>>>
tensor([3, 3, 4])
torch.randint()函数中,size参数
不可省略,并且生成一维数组
时,需要在后面加上逗号
,否则会报错。
torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item()
>>>
4
torch数据类型的item()方法
得到【只有一个元素的张量】里边的【元素值】。
x = torch.tensor(4)
x.item()
>>>
4
如果对包含多个元素的torch.tensor使用item()方法
,则会报错。 如下:
x = torch.tensor([4,2,4])
x.item()
>>>
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
/var/folders/39/ltj3xcv91_1dqzzsgmwy0s980000gn/T/ipykernel_92991/1458394228.py in <module>
1 x = torch.tensor([4,2,4])
----> 2 x.item()
ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars
只要是只有一个元素,不论维度如何,都可以使用item()方法,取出该元素。 如下:
x = torch.tensor([[[4]]])
x.item()
>>>
4
高阶示例:
training_data = ['cat' ,'dog', 'sheep']
import torch
torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item()
>>>
0