可以使用rand在0,1之间生成一个随机Tensor，并将其与0.25进行比较：

(torch.rand(size=(2,5)) < 0.25).int()

字符串
输出量：

tensor([[0, 0, 0, 0, 1],
        [1, 0, 0, 0, 0]], dtype=torch.int32)

型

以下是我的回答：如何在PyTorch中随机设置Tensor每行中固定数量的元素
假设你想要一个维度为n X d的矩阵，其中每行中正好25%的值为1，其余为0，desired_tensor将得到你想要的结果：

n = 2
d = 5
rand_mat = torch.rand(n, d)
k = round(0.25 * d) # For the general case change 0.25 to the percentage you need
k_th_quant = torch.topk(rand_mat, k, largest = False)[0][:,-1:]
bool_tensor = rand_mat <= k_th_quant
desired_tensor = torch.where(bool_tensor,torch.tensor(1),torch.tensor(0))

字符串