randperm - 腾讯云开发者社区

torch.randperm(n, *, out=None, dtype=torch.int64, layout=torch.strided, device=None...Parameters： n (int) 上限整数(不包含)Example:>>> torch.randperm(4)tensor([2, 1, 0, 3])

7941 0

一起来学演化计算-matlab基本函数randperm end数组索引

随机排列语法 p = randperm(n) p = randperm(n)返回一个行向量，其中包含从1到n的整数的随机排列 p = randperm(n,k) p = randperm(n,k)返回一个行向量...，其中包含从1到n随机选择的k个惟一整数示例 randperm (6) [3 2 6 4 1 5] 或者它可能是整数从1到6的其他排列，取决于随机数生成器的状态。...在大多数情况下，对randperm的连续两次调用将返回两个不同的向量: randperm (6) ans = 5 2 6 4 1 3 randperm (6) ans = 4 1 6 2 3 5 randperm...(6,3) (4 2 5) 或者它可能是任意三个整数的其他排列，从1到6包括在内，取决于随机数生成器的状态 Note 对于p = randperm(n,k)， p包含k个唯一值。...randperm执行 k-permutations(不替换抽样)。要允许输出中的重复值(替换采样)，请使用randi(n,1,k) end数组索引 arrayname(end) 返回数组中最后一个元素

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将mat格式中加标签的数据分为：训练集、验证集、测试集

%%将一部分MontData 放入到OhmData里面 clear all;close all;clc; load Mont_data; kk1=randperm(size(train,...1),2000); kk2=randperm(size(train,1),4000); kk3=randperm(size(train,1),5000); TempMontData1=train(kk1...kk = randperm(size(train,1), 10000); train = train(kk); label = label(kk); %kk1=randperm(size(train,1...), 2000); %kk2=randperm(size(train,1), 2000); %kk3=randperm(size(train,1), 6000); % 使得训练、验证、和测试没有交集。

8282 0

matlab中产生随机数的函数

4. randperm p = randperm(n)返回从0到n随机分布的整数序列，长度为n。 p = randperm(n,k) 返回一行从1到n的整数中的k个，而且这k个数也是不相同的。...randperm返回不重复的重排采样（k-permutations）。如果需要重复多次出现，可用：randi(n,1,k)。

1.2K3 0

matlab函数rand，randn，randi用法整理

randperm(n)：产生一个1到n的随机顺序。...8 6 randint(3,4,11) ans = 10 9 6 9 5 10 8 9 10 0 2 6 randperm...randperm(10) ans = 6 4 8 9 3 5 7 10 2 1 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https

1.5K3 0

Torch中Tensor

out=None) → tensor torch.rand(*sizes, out=None) → tensor torch.randn(*sizes, out=None) → tensor torch.randperm...创建 5*3 的随机初始化张量（[0,1)的均匀分布） x = torch.randn(5,3) # 创建 5*3 的随机初始化张量（均值为 0 方差为 1 的标准正态分布） x = torch.randperm

3653 0

Q学习（Q learning）强化学习的简单例子 Matlab实现可视化「建议收藏」

linewidth',2); plot([3,4],[2,2],'g','linewidth',2); plot([5,6],[2,2],'g','linewidth',2); % intial state y=randperm...end else q1=q; count=0; end if(R(state,x1)==100) y=randperm...RandomPermutation(A) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % return random permutation of matrix A % unlike randperm...%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% [r,c]=size(A); b=reshape(A,r*c,1); % convert to column vector x=randperm...linewidth',2); plot([3,4],[2,2],'g','linewidth',2); plot([5,6],[2,2],'g','linewidth',2); st=randperm

1.1K2 2

逻辑回归和神经网络来识别手写数字。

stored in arrays X, y m = size(X, 1); % Randomly select 100 data points to display rand_indices = randperm...\n') load('ex3data1.mat'); m = size(X, 1); % Randomly select 100 data points to display sel = randperm...% Randomly permute examples rp = randperm(m); for i = 1:m % Display fprintf('\nDisplaying

2352 0

基于nsga2的多目标柔性车间调度问题matlab

)%参与调度的工件数 for j=1:J(i).a(1)%该工序的工序 p(size(p,2)+1)=i; end end r=randperm...(N,1); parent_4 = randperm(N,1); p_parent_3 = p_parent_chromosome(parent_3,1:...(M-V-2,1);%基于工序变异的，参与变异的第一个位置 rand_num_2=randperm(M-V-2,1);%基于工序变异的，参与变异的第二个位置...(M-V-2,1);%参与变异的第一个位置 rand_num_4=randperm(M-V-2,1);%参与变异的第二个位置 while isequal(...rand_num_3,rand_num_4) rand_num_4=randperm(M-V-2,1); end p_var

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深度学习Matlab工具箱代码注释之cnntrain.m

==================================================================== %主要功能：CNN网络的迭代训练 %实现步骤：1）通过randperm...函数计算当前网络权值和网络输入下网络的输出 % 3）通过BP算法计算误差对网络权值的导数 % 4）得到误差对权值的导数后，就通过权值更新方法去更新权值 %注意事项：1）P = randperm...toc来统计程序运行时间 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%取出打乱顺序后的batchsize个样本和对应的标签 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% kk = randperm

8028 0

随机模拟和统计主要结果分析命令

,Value) [0,1]均匀分布 rand X = rand(n) X = rand(x,y) r = randi([10 50],1,5) r = rand(1,4,'single') 随机排列 randperm...p = randperm(n) r = randperm(6) p = randperm(n,k)r1 = randperm(8,4) 随机数 random Y = random(gm) Y =

5841 0

4个提高深度学习模型性能的技巧

训练集上预测 # 训练集预测 prediction = [] target = [] permutation = torch.randperm(train_x.size()[0]) for i in tqdm...验证集上预测 # 验证集预测 prediction_val = [] target_val = [] permutation = torch.randperm(val_x.size()[0]) for...同样，让我们检查验证集准确性： # 验证集预测 prediction_val = [] target_val = [] permutation = torch.randperm(val_x.size()...让我们检查训练和验证集的性能： prediction = [] target = [] permutation = torch.randperm(train_x.size()[0]) for i in...接下来，让我们检查模型的性能： prediction = [] target = [] permutation = torch.randperm(train_x.size()[0]) for i in

1.7K1 0

pytorch常用数据操作函数

>> x = torch.randperm(20).reshape(2, -1) tensor([[17, 5, 19, 6, 10, 12, 7, 18, 3, 2], [...values=tensor([[19, 18, 17], [15, 16, 14]]), indices=tensor([[2, 7, 0], [8, 4, 3]])) 5、获取随机整数排列： torch.randperm...>> torch.randperm(10) tensor([8, 0, 4, 2, 5, 9, 1, 6, 7, 3]) 6、张量的切片方式*：假设，现在有一个形状为(6, 4, 5, 7, 10)的张量

8023 0

pytorch基础知识-tensor张量的创建下

另外randperm（随机打散）应用也较多，torch.randperm(a) a = torch.randperm(5) print(a) 生成了0至4，5个索引 tensor([4, 3, 2, 1

9701 0

深入研究一个简单的感知器模式和神经网络。

r) [m , n] = size(x); w = rand(n + 1, 1) * 2 - 1; y = zeros(m,1); for e = 1:epochs p = randperm...epochs) [m , n] = size(x); w = rand(n + 1, 1) * 2 - 1; y = zeros(m,1); for e = 1:epochs p = randperm...trainings{i}, tr.epoch(end), tr.perf(end)); % end %% TRAIN NETWORK (with Levenberg-Marquardt) p = randperm

1922 0

全逻辑回归和神经网络识别手写数字。

\n') load('ex3data1.mat'); m = size(X, 1); % Randomly select 100 data points to display sel = randperm...% Randomly permute examples rp = randperm(m); for i = 1:m % Display fprintf('\nDisplaying

2043 0

基于Libsvm的图像分类

TrainData_seas(i,j,2); TrainData_sea(run,3) = TrainData_seas(i,j,3); run = run+1; end end randindex = randperm...TrainData_beachs(i,j,2); TrainData_beach(run,3) = TrainData_beachs(i,j,3); run = run+1; end end randindex = randperm...TrainData_earths(i,j,2); TrainData_earth(run,3) = TrainData_earths(i,j,3); run = run+1; end end randindex = randperm...2); TrainData_Smalltree(run,3) = TrainData_Smalltrees(i,j,3); run = run+1; end end randindex = randperm...TrainData_Roads(i,j,2); TrainData_Road(run,3) = TrainData_Roads(i,j,3); run = run+1; end end randindex = randperm

1.3K4 0

01背包问题的模拟退火算法

new=randperm(num,2); sol_new(new(1))=~sol_new(new(1)); sol_new(new(2))=~sol_new(new(2...如果不能，修改到能反转为止 while 1 q=(sol_new*weight <= limit);%检查是否能搬出去 if ~q new=randperm...new=randperm(num,2); sol_new(new(1))=~sol_new(new(1)); sol_new(new(2))=~sol_new(new(2...如果不能，修改到能反转为止 while 1 q=(sol_new*weight <= limit);%检查是否能搬出去 if ~q new=randperm

2K1 0

4个提高深度学习模型性能的技巧

1.1K4 0

将具有多个子聚类均值的数据点分组到指定的K个聚类中的KMM算法。

c, m,k) ; toc; result_KMM = ClusteringMeasure(y, laKMM); if ~fig figure('name','KMM') rl = randperm...,'MarkerFaceColor', cm(c+2,:),'MarkerEdgeColor',0.3*cm(c+2,:),'MarkerSize',5); hold on; end % rl = randperm

2.4K2 0

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Python torch 模块，randperm() 实例源码

一起来学演化计算-matlab基本函数randperm end数组索引

将mat格式中加标签的数据分为：训练集、验证集、测试集

matlab中产生随机数的函数

matlab函数rand，randn，randi用法整理

Torch中Tensor

Q学习（Q learning）强化学习的简单例子 Matlab实现可视化「建议收藏」

逻辑回归和神经网络来识别手写数字。

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随机模拟和统计主要结果分析命令

4个提高深度学习模型性能的技巧

pytorch常用数据操作函数

pytorch基础知识-tensor张量的创建下

深入研究一个简单的感知器模式和神经网络。

全逻辑回归和神经网络识别手写数字。

基于Libsvm的图像分类

01背包问题的模拟退火算法

4个提高深度学习模型性能的技巧

将具有多个子聚类均值的数据点分组到指定的K个聚类中的KMM算法。

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