torch normal函数

torch.normal()是一个用于生成服从正态分布的随机数的函数。它接受三个参数：means，std，out。其中means是一个张量，用于指定生成随机数的平均值；std是一个标量或与means相同形状的张量，用于指定生成随机数的标准差；out是一个可选参数，用于指定存储生成的随机数的张量。如果未指定out，则会返回一个新的张量。

以下是一些例子来说明torch.normal()的用法：

例子1：

torch.normal(mean=0.5, std=torch.arange(1, 6))

这个例子使用了指定的平均值0.5和标准差为从1到5的张量，生成了一个包含5个元素的张量。生成的随机数分别是0.5723、0.0871、-0.3783、-2.5689和10.7893。

例子2：

torch.normal(means=torch.arange(1, 6))

这个例子只指定了平均值，标准差使用默认值1.0。生成的随机数分别是1.1681、2.8884、3.7718、2.5616和4.2500。

因此，torch.normal()函数可以根据指定的平均值和标准差生成服从正态分布的随机数，并且可以根据需要自定义生成结果的存储位置。

相关问题

torch.normal函数

torch.normal是PyTorch中的一个函数，用于生成服从正态分布的随机数。它的语法如下：

torch.normal(mean, std, out=None)

其中，mean是一个张量，表示正态分布的均值；std是一个张量，表示正态分布的标准差；out是一个可选参数，表示输出的张量。如果不指定out，则函数会返回一个新的张量。

例如，下面的代码生成一个均值为0，标准差为1的正态分布随机数张量：

import torch

x = torch.normal(mean=torch.zeros(3, 3), std=torch.ones(3, 3))
print(x)

输出：

tensor([[ 0.0239, -0.6317,  1.2278],
        [-0.0777, -0.3716,  1.0573],
        [-0.9482, -1.1047, -0.4047]])

这个张量中的每个元素都是从均值为0，标准差为1的正态分布中采样得到的。

torch.normal函数详解

`torch.normal`是PyTorch中的一个函数，它用于生成具有指定均值和标准差的正态（高斯）分布随机数。这个函数可以返回一个张量（tensor），其中的每个元素都是独立同分布的随机样本。具体来说，`torch.normal`函数的用法如下：

torch.normal(mean, std, *, generator=None, out=None)

其中，参数的含义如下：
- `mean`：一个数或者是与`std`相同形状的张量，表示正态分布的均值。
- `std`：一个数或者是与`mean`相同形状的张量，表示正态分布的标准差。
- `generator`：一个可选的随机数生成器，用于生成随机数。
- `out`：一个可选的张量，输出结果将被存储在这个张量中。

如果`mean`和`std`都是标量，则返回一个形状相同的张量，其中每个元素都是从具有指定均值和标准差的正态分布中随机抽取的。

如果`mean`和`std`都是向量，则它们必须具有相同的形状，返回的张量的形状也与它们相同。在这种情况下，每个元素的均值和标准差分别对应于`mean`和`std`中的相应元素。

此外，还可以使用`mean`和`std`为张量的情况，此时结果张量的形状将与`mean`和`std`中较小的张量形状相匹配。

请注意，返回的随机数张量将根据`mean`和`std`的形状来确定其形状。