PyTorchでランダムな整数を生成するにはtorch.randomintを用いる。
torch.randomint
第一引数lowと第二引数highで、生成する乱数の範囲（low~high）を指定する。第三引数のsizeに出力配列の形を指定する。
出力は、一様分布から、torch.Tensor型、int64で生成される。
import torch
value = torch.randint(low=3, high=5, size=(3,))
print(value)
# tensor([4, 3, 3])
print(type(value))
# <class 'torch.Tensor'>
print(value.dtype)
# torch.int64出力を二次元の配列にしたい場合は、第三引数のsizeをタプルで指定する。
print(torch.randint(low=3, high=5, size=(3,3)))
# tensor([[4, 3, 4],
# [3, 3, 3],
# [4, 4, 4]])第一引数lowは、オプションのため指定しない場合は、0がデフォルト値として指定されている。このため、以下のように記載した場合は、0~10の範囲で値が生成される。
print(torch.randint(10, (2, 2)))
# tensor([[8, 6],
# [0, 0]])関連記事、参考記事
PyTorch公式ページでも紹介されていた本で、「Tensorの仕組み」から「ディープラーニングの実践プロジェクト：肺がんの早期発見」までステップバイステップで説明しているため、中身をよく理解できます。
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