[torch 参数更多 ]torch.randperm

torch.randperm

torch.randperm(n,
               *,
               generator=None,
               out=None,
               dtype=torch.int64,
               layout=torch.strided,
               device=None,
               requires_grad=False,
               pin_memory=False)

paddle.randperm

paddle.randperm(n,
                dtype='int64',
                name=None)

PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：

参数映射

PyTorch PaddlePaddle 备注
n n 表示随机序列的上限。
generator - 用于采样的伪随机数生成器， Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。
out - 表示输出的 Tensor ， Paddle 无此参数，需要转写。
dtype dtype 表示数据类型。
layout - 表示布局方式， Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。
device - 表示 Tensor 存放设备位置，Paddle 无此参数，需要转写。
requires_grad - 表示是否计算梯度， Paddle 无此参数，需要转写。
pin_memeory - 表示是否使用锁页内存， Paddle 无此参数，需要转写。

转写示例

out：指定输出

# PyTorch 写法
torch.randperm(10, out=y)

# Paddle 写法
paddle.assign(paddle.randperm(10), y)

requires_grad：是否求梯度

# PyTorch 写法
x = torch.randperm(10, dtype=torch.float64,requires_grad=True)

# Paddle  写法
x = paddle.randperm(10)
x.stop_gradient = False

pin_memory：是否分配到固定内存上

# PyTorch 写法
x = torch.randperm(10, pin_memory=True)

# Paddle 写法
x = paddle.randperm(10).pin_memory()

device: Tensor 的设备

# PyTorch 写法
torch.randperm(10, device=torch.device('cpu'))

# Paddle 写法
y = paddle.randperm(10)
y.cpu()