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软件定制报价单_上海建筑信息平台_北京seo网站管理_互动营销案例

时间:2025/7/11 8:14:30来源:https://blog.csdn.net/qq_27390023/article/details/146137198 浏览次数:2次
软件定制报价单_上海建筑信息平台_北京seo网站管理_互动营销案例

torch.randperm 是 PyTorch 中用于生成随机排列的整数序列的函数,广泛应用于数据随机化、样本抽样等场景。

功能与用途

torch.randperm(n) 会生成一个从 0n-1 的随机排列的整数序列,返回一个一维张量。这个函数在以下场景中非常有用:

  1. 随机打乱数据:在机器学习中,常用于打乱数据集的顺序,以提高模型的泛化能力。

  2. 样本抽样:可以用于从数据集中随机抽取样本。

参数

  • n (int):生成的随机排列的长度,范围是 [0, n-1]

  • generator (torch.Generator, 可选):用于生成随机数的伪随机数生成器。

  • device (torch.device, 可选):指定生成的张量所在的设备(如 CPU 或 GPU)。默认为当前默认设备。

  • dtype (torch.dtype, 可选):返回张量的数据类型,默认为 torch.int64

  • requires_grad (bool, 可选):是否需要记录梯度,默认为 False

返回值

返回一个一维张量,包含从 0n-1 的随机排列。

使用示例

生成随机排列
import torch# 生成一个长度为 10 的随机排列
random_perm = torch.randperm(10)
print(random_perm)  # 输出类似:tensor([3, 8, 1, 5, 9, 0, 4, 7, 2, 6])
打乱数据集
data = torch.randn(10, 3, 224, 224)  # 假设是一个图像数据集
labels = torch.randint(0, 2, (10,))  # 随机生成标签# 生成随机索引
indices = torch.randperm(data.size(0))# 打乱数据和标签
shuffled_data = data[indices]
shuffled_labels = labels[indices]print(shuffled_data.shape)  # 输出:torch.Size([10, 3, 224, 224])
print(shuffled_labels)
在 GPU 上生成随机排列
random_perm = torch.randperm(10, device='cuda')
print(random_perm)

高级用法

可以通过指定 generator 参数来控制随机数生成器的状态,确保结果的可复现性:

generator = torch.Generator().manual_seed(42)
random_perm = torch.randperm(10, generator=generator)
print(random_perm)  # 输出固定结果

torch.randperm 是一个简单而强大的工具,适用于需要随机排列或打乱数据的场景。

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