具体解释torch.randn
时间: 2023-10-31 13:40:14 浏览: 43
函数的作用和用法。
torch.randn函数是PyTorch中的一个随机数生成函数,用于生成指定维度的服从标准正态分布的随机数。该函数的用法如下:
torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor
其中,size为一个或多个整数或元组,表示生成的随机数的维度;out为可选参数,表示储存随机数的输出张量;dtype为可选参数,表示随机数的数据类型;layout为可选参数,表示生成随机数的布局;device为可选参数,表示生成随机数的设备;requires_grad为可选参数,表示是否需要计算梯度。
该函数的返回值为一个张量,大小为size。
举个例子,如果要生成一个大小为3 x3的张量,其中元素服从标准正态分布,可以使用以下代码:
import torch
t = torch.randn(3, 3)
print(t)
相关问题
torch.randn torch.rand
torch.randn和torch.rand都是PyTorch中用于生成随机数的函数。
torch.randn函数用于生成服从标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机数。它的语法如下:
torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor
其中,参数size表示生成随机数的维度大小,可以是一个整数或一个元组。out参数用于指定输出的张量,dtype参数用于指定输出的数据类型,layout参数用于指定张量的布局,device参数用于指定生成随机数的设备,requires_grad参数用于指定是否需要计算梯度。
torch.rand函数用于生成在区间[0, 1)上均匀分布的随机数。它的语法如下:
torch.rand(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor
参数和功能与torch.randn函数相似,只是生成的随机数服从均匀分布。
torch.rand torch.randn
引用\[3\]:torch.rand是一个函数,用于生成指定大小的随机数张量。它的用法是torch.rand(*sizes, out=None),其中*sizes是一个可变长度的参数,用于指定生成张量的大小。生成的张量的元素是在区间\[0, 1)上均匀分布的随机数。例如,torch.rand(2, 3)将生成一个大小为2x3的张量,其中的元素是在区间\[0, 1)上的随机数。\[3\]
引用\[2\]:torch.randn也是一个函数,用于生成指定大小的随机数张量。它的用法是torch.randn(*sizes, out=None),其中*sizes是一个可变长度的参数,用于指定生成张量的大小。生成的张量的元素是从标准正态分布中抽取的随机数。例如,torch.randn(2, 3)将生成一个大小为2x3的张量,其中的元素是从标准正态分布中抽取的随机数。\[2\]
所以,torch.rand和torch.randn都是用于生成随机数张量的函数,不同之处在于生成的随机数的分布不同。torch.rand生成的随机数是在区间\[0, 1)上均匀分布的,而torch.randn生成的随机数是从标准正态分布中抽取的。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [torch.rand、torch.randn及torch.normal的用法](https://blog.csdn.net/qq_45605482/article/details/123312260)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [torch.randn和torch.rand有什么区别](https://blog.csdn.net/wangwangstone/article/details/89815661)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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