torch.randint

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

返回一个张量，其中填充了从 low（包含）到 high（排除）之间均匀生成的随机整数。

张量的形状由变量参数 size 定义。

注意

使用全局 dtype 默认值 (torch.float32)，此函数返回 dtype 为 torch.int64 的张量。

参数

• low (int, 可选) – 从分布中抽取的最小整数。默认值：0。

• high (int) – 从分布中抽取的最大整数之上一个数（不包含最大整数）。

• size (tuple) – 定义输出张量形状的元组。

关键字参数

• generator (torch.Generator, optional) – 用于采样的伪随机数生成器

• out (Tensor, 可选) – 输出张量。

• dtype (torch.dtype, optional) – 如果为 None，此函数返回 dtype 为 torch.int64 的张量。

• layout (torch.layout, optional) – 返回张量的期望布局。默认值：torch.strided。

• device (torch.device, optional) – 返回张量的期望设备。默认值：如果为 None，则使用默认张量类型的当前设备（参见 torch.set_default_device()）。 device 对于 CPU 张量类型将为 CPU，对于 CUDA 张量类型将为当前 CUDA 设备。

• requires_grad (bool, 可选) – 如果 autograd 应该记录对返回张量的操作。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]])