小编jnt*_*rcs的帖子

如果您运行如下代码:

length(unique(runif(10000000)))
length(unique(rnorm(10000000)))

你会发现只有大约99.8%的runif值是唯一的,但是100%的rnorm值是.我认为这可能是因为受限制的范围,但是对于runif,将范围提高到(0,100000)并不会改变结果.连续分布应该有重复概率= 0,我知道浮点精度并非如此,但我很好奇为什么我们看不到两者之间相同数量的重复.

如果因子的级别存在，但在用作 names_from 参数时从未出现在数据中，我真的希望 pivot_wider 创建一个带有 NA 的列。例如，第一行给了我一个两列的 tibble，但我真的很喜欢下面的三列 tibble。

tibble(Person=c("Sarah", "Jackson", "Jackson"), Rank=c(1,1,2), 
       FavoriteAnimal=factor(c("Dog", "Dog", "Cat")))%>%
    group_by(Person)%>%arrange(Rank)%>%slice(1)%>%
    pivot_wider(names_from = FavoriteAnimal, values_from=Rank)

tibble(Person=c("Jackson", "Sarah"), Dog=c(1,1), Cat=c(NA,NA))

如何获取未出现在我的数据集中的级别的 NA 列？

从我在网上看到的所有内容来看，FloatTensorsPytorch 对所有内容都是默认设置，当我创建一个张量以传递给我的生成器模块时，它是FloatTensor一个DoubleTensor.

class Generator(nn.Module):
  def __init__(self):
    super(Generator, self).__init__()
    self.fully_connected = nn.Linear(100, 1024*4*4, bias=False)

  def forward(self, zvec):
    print(zvec.size())
    fc = self.fully_connected(zvec)
    return(fc.size())

gen = Generator();

gen(torch.from_numpy(np.random.normal(size=100)))

其中产生

RuntimeError: Expected object of type torch.DoubleTensor but found type torch.FloatTensor for argument #2 'mat2'