pytorch统计学分布

1、pytorch统计学函数

import torcha = torch.rand(2,2)
print(a)
print(torch.sum(a, dim=0))
print(torch.mean(a, dim=0))
print(torch.prod(a, dim=0))print(torch.argmax(a, dim=0))
print(torch.argmin(a, dim=0))
print(torch.std(a))
print(torch.var(a))
print(torch.median(a))
print(torch.mode(a))a = torch.rand(2,2) * 10
print(torch.histc(a, 6, 0, 0)) #6表示统计多少个区间，0,0是默认a中的最大值最小值a = torch.randint(0, 10, [10])
print(torch.bincount(a))  #只能处理一维的Tensor

2、随机抽样

torch.manual_seed(1) 用于设置随机数生成器的种子。当你设置了一个种子值，PyTorch 中的所有随机数生成（在相同的计算设备上）都会变得可确定，即给定相同的种子值，你会得到相同的随机数序列。

torch.manual_seed(1)
mean = torch.rand(1, 2)
std = torch.rand(1, 2)
print(torch.normal(mean=mean, std=std))