torch.rand和randn

`torch.rand`和`torch.randn`是PyTorch库中用于生成随机数的函数。

`torch.rand`函数会生成一个满足均匀分布的张量，张量中的元素取值范围在[0, 1)之间。你可以通过传递一个表示张量形状的参数来指定生成的随机张量的维度。例如，`torch.rand(2, 3)`将生成一个形状为2行3列的随机张量。

`torch.randn`函数会生成一个满足标准正态分布（均值为0，标准差为1）的张量，张量中的元素是从这个分布中随机采样得到的。与`torch.rand`函数类似，你可以通过传递一个表示张量形状的参数来指定生成的随机张量的维度。例如，`torch.randn(2, 3)`将生成一个形状为2行3列的随机张量。

这两个函数在深度学习中经常被用于初始化模型参数或生成随机输入数据。

相关问题

torch.rand和randn的区别是什么

torch.rand和torch.randn是PyTorch中用于生成随机数的函数。

torch.rand函数生成一个具有均匀分布的随机数张量，张量中的每个元素都是从[0, 1)的均匀分布中随机采样得到的。可以通过指定张量的形状来生成不同形状的随机数张量。

torch.randn函数生成一个具有标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数张量，张量中的每个元素都是从标准正态分布中随机采样得到的。同样可以通过指定张量的形状来生成不同形状的随机数张量。

总结一下，torch.rand生成的是均匀分布的随机数张量，而torch.randn生成的是标准正态分布的随机数张量。

torch.rand和torch.randn区别

torch.rand和torch.randn是PyTorch中用于生成随机数的函数。

torch.rand函数用于生成一个指定大小的张量，张量中的元素是在[0, 1)范围内均匀分布的随机数。例如，torch.rand(2, 3)将生成一个2行3列的张量，其中的元素是在[0, 1)范围内的随机数。

torch.randn函数用于生成一个指定大小的张量，张量中的元素是从均值为0、标准差为1的正态分布中随机采样得到的。例如，torch.randn(2, 3)将生成一个2行3列的张量，其中的元素是从均值为0、标准差为1的正态分布中采样得到的随机数。

总结一下：
- torch.rand生成的是在[0, 1)范围内均匀分布的随机数。
- torch.randn生成的是从均值为0、标准差为1的正态分布中采样得到的随机数。