torch.randn是什么意思
时间: 2024-06-15 12:07:18 浏览: 17
torch.randn是PyTorch库中的一个函数,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。它可以用来初始化张量或作为随机初始化模型参数的一种方式。
该函数的语法如下:
torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor
其中,参数说明如下:
- *size:表示生成随机数的张量的形状,可以是一个整数或一个整数元组。
- out:可选参数,用于指定输出张量。
- dtype:可选参数,用于指定输出张量的数据类型。
- layout:可选参数,用于指定输出张量的布局。
- device:可选参数,用于指定输出张量所在的设备。
- requires_grad:可选参数,用于指定输出张量是否需要梯度计算。
示例代码:
```
import torch
# 生成一个形状为(2, 3)的随机张量
x = torch.randn(2, 3)
print(x)
```
输出结果:
```
tensor([[ 0.1234, -0.5678, 1.2345],
[-0.9876, 2.3456, -3.4567]])
```
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与torch.randn
torch.rand和torch.randn都是PyTorch中用于生成随机数的函数。
torch.rand函数会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)会生成一个2行3列的张量,其中的元素是在[0, 1)范围内的随机数。[3]
torch.randn函数会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)会生成一个2行3列的张量,其中的元素是从均值为0,标准差为1的正态分布中随机采样得到的随机数。[2]
需要注意的是,torch.rand和torch.randn生成的随机数是在每次运行时都会改变的,因此每次生成的结果可能不同。
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