torch.randperm#
- torch.randperm(n, *, generator=None, out=None, dtype=torch.int64, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) Tensor #
返回从
0
到n - 1
的整数的随机排列。- 参数
n (int) – 上界(不包含)
- 关键字参数
generator (
torch.Generator
, optional) – 用于采样的伪随机数生成器out (Tensor, optional) – 输出张量。
dtype (
torch.dtype
, optional) – 返回张量的期望数据类型。默认为torch.int64
。layout (
torch.layout
, 可选) – 返回张量的所需布局。默认:torch.strided
。device (
torch.device
, 可选) – 返回张量的所需设备。默认:如果为None
,则使用当前设备作为默认张量类型(参见torch.set_default_device()
)。对于 CPU 张量类型,device
将是 CPU;对于 CUDA 张量类型,device
将是当前的 CUDA 设备。requires_grad (bool, optional) – 如果 autograd 应记录在返回的张量上的操作。默认值:
False
。pin_memory (bool, optional) – 如果设置为 True,则返回的张量将被分配到固定内存中。仅适用于 CPU 张量。默认值:
False
。
示例
>>> torch.randperm(4) tensor([2, 1, 0, 3])