日常学习笔记(2)

2019/03/31 19:40
1.那个plt.ion()和plt.ioff()动态显示图片没有搞明白?
2.torch.cat():
把A和B两个tensor拼接
torch.cat((A, B), 0)按行拼接,也就是说A和B的列向量的维数是一样的;A(a,3) B(b, 3)
torch.cat((A, B), 1)按列拼接,也就是说A和B的行向量的维数是一样的;A(3,a) B(3, b)
也可以其次,cat还可以把list中的tensor拼接起来
3.torch.normal(means, std, out=None):
返回一个张量,包含从给定参数means,std的离散正态分布中抽取随机数。
均值means是一个张量,包含每个输出元素相关的正态分布的均值。
std是一个张量,包含每个输出元素相关的正态分布的标准差。
均值和标准差的形状不须匹配,但每个张量的元素个数须相同
参数
means (Tensor) – 均值
std (Tensor) – 标准差
out (Tensor) – 可选的输出张量

posted @ 2019-04-01 18:37  睿晞  阅读(190)  评论(0编辑  收藏  举报