torch.bernoulli¶
- torch.bernoulli(input, *, generator=None, out=None) Tensor ¶
从伯努利分布中抽取二进制随机数(0 或 1)。
input
张量应包含用于抽取二进制随机数的概率的张量。因此,input
中的所有值必须在以下范围内:.输出张量的 元素将根据
input
中给出的 概率值抽取 的值。返回的
out
张量仅包含 0 或 1 的值,并且与input
的形状相同。out
可以具有整型dtype
,但input
必须具有浮点型dtype
。- 参数
input (Tensor) – 用于伯努利分布的概率值的输入张量
- 关键字参数
generator (
torch.Generator
, 可选) – 用于采样的伪随机数生成器out (Tensor, 可选) – 输出张量。
示例
>>> 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.]])