torch normal函数
时间: 2024-06-08 09:08:11 浏览: 11
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:
```python
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:
```python
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
您的问题是关于 PyTorch 中的正态分布随机数生成函数 `torch.normal`,是吗?
`torch.normal` 函数可以用来生成指定均值和标准差的正态分布随机数。其函数定义如下:
```python
torch.normal(mean, std, *, generator=None, out=None) -> Tensor
```
其中,`mean` 和 `std` 分别为均值和标准差,可以是标量或张量。`generator` 参数是一个随机数生成器,如果不指定则使用默认的全局随机数生成器。`out` 参数是一个可选的输出张量,用于存储结果。
以下是一个示例:
```python
import torch
mean = torch.zeros(2)
std = torch.ones(2)
x = torch.normal(mean, std)
print(x)
```
输出:
```
tensor([-0.2029, -0.2477])
```
这里生成了一个长度为 2 的一维张量,其元素是从均值为 0,标准差为 1 的正态分布中随机采样得到的。