torch.bernoulli 的使用方法（附代碼示例）

• • 功能解釋
  • 參數
  • 代碼示例

功能解釋

*torch.bernoulli(input, , generator=None, out=None) → Tensor
從伯努利分布中提取二進制隨機數（0或1），輸入張量應為包含用于繪制二進制隨機數的概率的張量。因此，輸入中的所有值都必須在以下范圍內(0,1)。
第i個元素的輸出tensor將要根據輸入的第i個概率值，來決定是否生成1值。
輸出tensor僅僅只有0或1值，并且其形狀和輸入的Input的形狀是一樣的。
輸出out可以是一個整型類型，但是輸入必須是浮點型數據類型。

參數

input (Tensor)-對于伯努利分布的輸入概率值。generator (torch.Generator, optional) –為了采樣，一個偽隨機數生成器。out(Tensor, optional) –輸出的tensor。

代碼示例

這里是代碼實現部分

>>> a = torch.empty(3, 3).uniform_(0, 1) # generate a uniform random matrix with range [0, 1] >>> a tensor([[ 0.1737, 0.0950, 0.3609],[ 0.7148, 0.0289, 0.2676],[ 0.9456, 0.8937, 0.7202]]) >>> torch.bernoulli(a) tensor([[ 1., 0., 0.],[ 0., 0., 0.],[ 1., 1., 1.]])>>> a = torch.ones(3, 3) # probability of drawing "1" is 1 >>> torch.bernoulli(a) tensor([[ 1., 1., 1.],[ 1., 1., 1.],[ 1., 1., 1.]]) >>> a = torch.zeros(3, 3) # probability of drawing "1" is 0 >>> torch.bernoulli(a) tensor([[ 0., 0., 0.],[ 0., 0., 0.],[ 0., 0., 0.]])

總結

以上是生活随笔為你收集整理的torch.bernoulli 的使用方法（附代码示例）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。