torch rand

torch.rand是PyTorch中用于生成在区间[0, 1)内均匀分布的随机数的函数，而torch.randn是用于生成从标准正态分布中采样的随机数的函数。两者的区别在于生成随机数的方式和分布形态。

使用torch.rand函数可以生成任何形状的随机张量，它的size参数是一个表示所需张量形状的元组或整数。例如，torch.rand((2, 3))将生成一个形状为(2, 3)的随机张量。

使用torch.randn函数同样可以生成任何形状的随机张量，它的size参数也是一个表示所需张量形状的元组或整数。不同的是，torch.randn生成的随机数符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1。例如，torch.randn((2, 3))将生成一个形状为(2, 3)的随机张量，其中的每个元素都是从标准正态分布中采样得到的。

代码示例：

import torch
random_tensor1 = torch.rand((2, 3))
print(random_tensor1)
random_tensor2 = torch.randn((2, 3))
print(random_tensor2)

输出结果：

tensor([[0.5962, 0.6559, 0.9725],
        [0.4057, 0.5187, 0.2943]])
tensor([[ 0.1503, 0.6359, -0.2597],
        [-0.3500, -1.1397, 1.9649]])

相关问题

torch rand randn randint

torch.rand()函数用于生成一个给定大小的随机张量，张量的值在0和1之间均匀分布。该函数的输入参数是张量的大小。例如，torch.rand(2,3)将生成一个2x3的张量，其中的值在0和1之间均匀分布。

torch.randn()函数用于生成一个给定大小的随机张量，张量的值服从均值为0，标准差为1的正态分布。该函数的输入参数是张量的大小。例如，torch.randn(2,3)将生成一个2x3的张量，其中的值服从均值为0，标准差为1的正态分布。

torch.randint()函数用于生成一个给定大小的随机整数张量，张量的值在给定的上下限之间。该函数的输入参数包括张量的大小、上限和下限。例如，torch.randint(0, 10, (2,3))将生成一个2x3的张量，其中的值在0和9之间。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [torch.rand()、torch.randn()、torch.randint()、torch.randperm()用法](https://blog.csdn.net/leilei7407/article/details/107710852)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [torch.rand、torch.randn区别](https://blog.csdn.net/qq_35781239/article/details/106981340)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

torch rand和randn区别

`torch.rand` 和 `torch.randn` 都是 PyTorch 中用于生成随机数张量的函数，但在用途上稍有不同：

1. `torch.rand(size, *, generator=None, dtype=None, device=None, out=None)`: 这个函数生成的是均匀分布的浮点数，范围通常在 [0, 1) 区间内，包含 0 但不包含 1。它的参数可以指定生成的张量的大小、数据类型、设备以及是否直接赋值给某个已存在的输出张量。

2. `torch.randn(size, *, generator=None, dtype=None, device=None, out=None)`: `torch.randn` 函数则生成从标准正态分布 (mean=0, std=1) 初始化的随机数。也就是说，它生成的数据倾向于集中在 0 周围，且数值分布近似于高斯分布。

简而言之，如果你需要在特定范围内生成均匀分布的随机数，就使用 `torch.rand`；如果需要正态分布的随机数，那么选择 `torch.randn`。两者都可以通过设置适当的参数来自定义生成的分布。