torch.randint

torch.randint(low=0, high, size, *, generator=None, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor

返回一个包含从 low（包括）到 high（不包括）之间的均匀分布随机整数的张量。

张量的形状由参数 size 定义。

注意

在使用全局数据类型默认值（torch.float32）的情况下，该函数返回一个数据类型为 torch.int64 的张量。

参数

• low (int, 可选) – 分布中要抽取的最小整数。默认值：0。

• high (int) – 一个高于最高整数值的界限。

• size (元组) – 指定输出张量形状的元组。

关键字参数

• generator (torch.Generator, 可选) – 用于样本采集的伪随机数生成器

• out (Tensor, 可选) – 指定输出张量。

• dtype (torch.dtype, 可选) – 如果为None，此函数将返回一个数据类型为torch.int64的张量。

• layout (torch.layout, 可选) - 指定返回张量的布局。默认值为 torch.strided。

• device (torch.device, 可选) – 返回张量所需的设备。默认情况下，如果未指定 None，则使用当前的默认张量类型设备（参见torch.set_default_device()）。对于 CPU 张量类型，默认为 CPU 设备；对于 CUDA 张量类型，则为当前的 CUDA 设备。

• requires_grad (bool, optional) – 是否启用自动求导记录返回的张量上的操作。默认值：False。

示例：

>>> torch.randint(3, 5, (3,))
tensor([4, 3, 4])


>>> torch.randint(10, (2, 2))
tensor([[0, 2],
        [5, 5]])


>>> torch.randint(3, 10, (2, 2))
tensor([[4, 5],
        [6, 7]])