- 1. 概要
- 2. randn
- 3. zeros
- 4. ones
- 5. full
1. 概要
たいてい、サンプル的に提示されているものは、「.jpeg」あたりの画像ファイルを読み込むものなのですが・・・。
乱数的な、「Tensor」の配列を生成することができます。
本ページは、下記のサイトを参考にさせていただきました。
「【PyTorch】乱数の Tensor 配列を生成【ランダム】」
「【PyTorch】すべての要素が0/1の配列生成するtorch.zeros、torch.zeros_like、torch.ones、torch.ones_like」
「pytorch Tensor操作チートシート #PyTorch」
2. randn
「randn」というメソッドで、「正規分布（平均0、分散1）から配列を生成」できるそうです。
import torch
x = torch.randn(4, 3)
print(x)
てなソースを書いて、実行すると、下記の結果が得られます。
tensor([[-0.9530, -1.2282, 1.0406],
[ 2.5522, -1.0155, -0.8993],
[-1.2768, -1.2803, -0.3441],
[-0.3635, -1.0302, 0.6543]])
3. zeros
「zeros」は、要素がすべて 0 の「tensor」を作成します。
import torch
x = torch.zeros(4, 3)
print(x)
てなソースを書いて、実行すると、下記の結果が得られます。
tensor([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]])
4. ones
「ones」は、要素がすべて 1 の「tensor」を作成します。
import torch
x = torch.ones(4, 3)
print(x)
てなソースを書いて、実行すると、下記の結果が得られます。
tensor([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]])
5. full
「full」で、要素をすべて任意の値で埋めた「tensor」を作成します。
import torch
x = torch.full((2, 3), fill_value=3)
print(x)
てなソースを書いて、実行すると、下記の結果が得られます。
tensor([[3, 3, 3],
[3, 3, 3]])
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