Функция randint

Функция randint генерирует тензор с целыми числами, равномерно распределенными на полуинтервале от low (включая) до high (не включая). Первым параметром указывается нижняя граница low, вторым - верхняя граница high, третьим - размерность тензора size. Также можно указать тип данных элементов через параметр dtype и устройство размещения через device.

Синтаксис

torch.randint(low, high, size, [dtype], [device])

Пример

Создадим одномерный тензор из пяти случайных целых чисел в диапазоне от 0 до 9:

import torch

torch.manual_seed(0)
t = torch.randint(0, 10, (5,))
print(t)

Результат выполнения кода:

tensor([4, 9, 3, 0, 3])

Пример

Создадим двумерный тензор размером 2x3 со случайными числами от 1 до 5 (включая 1, исключая 5):

import torch

torch.manual_seed(0)
t = torch.randint(1, 5, (2, 3))
print(t)

Результат выполнения кода:

tensor([
	[4, 4, 2],
	[1, 2, 2],
])

Пример

Укажем тип данных элементов как torch.float для получения вещественных чисел с нулевой дробной частью:

import torch

torch.manual_seed(0)
t = torch.randint(0, 10, (3,), dtype=torch.float)
print(t)

Результат выполнения кода:

tensor([4., 9., 3.])

Пример

Используем параметр device для размещения тензора на графическом процессоре (если доступен):

import torch

torch.manual_seed(0)
t = torch.randint(0, 10, (2, 2), device='cuda')
print(t)

Результат выполнения кода:

tensor([
	[4, 9],
	[3, 0],
], device='cuda:0')

Пример

Если указать только один параметр, он трактуется как верхняя граница high, а нижняя граница по умолчанию равна 0:

import torch

torch.manual_seed(0)
t = torch.randint(5, (3,))
print(t)

Результат выполнения кода:

tensor([4, 0, 2])

Смотрите также

функцию rand,
которая генерирует тензор со случайными числами из равномерного распределения на интервале [0, 1)
функцию randn,
которая генерирует тензор со случайными числами из стандартного нормального распределения
функцию randperm,
которая генерирует случайную перестановку целых чисел от 0 до n-1
функцию rand_like,
которая генерирует тензор со случайными числами, повторяя форму переданного тензора