torch .normal

torch.normal函数可以用于从指定的均值和标准差中生成服从正态分布（高斯分布）的随机数。它的用法如下：

torch.normal(mean, std, size=None, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor

参数解释：
- `mean`：一个张量或浮点数，表示正态分布的均值。
- `std`：一个张量或浮点数，表示正态分布的标准差。
- `size`：要生成的随机数的形状。它可以是一个整数或元组。
- `out`：输出张量，用于存储结果。如果未提供，则会创建一个新张量。
- `dtype`：输出张量的数据类型。如果未提供，则使用输入张量的数据类型。
- `layout`：输出张量的布局。
- `device`：输出张量的设备。
- `requires_grad`：指定是否为输出张量开启梯度计算。

示例用法：

import torch

mean = 0
std = 1
size = (3, 4)

random_tensor = torch.normal(mean, std, size=size)
print(random_tensor)

这会生成一个形状为(3, 4)的随机张量，其中元素服从均值为0，标准差为1的正态分布。

相关问题

torch.normal

torch.normal is a PyTorch function that generates a tensor of random numbers from a normal distribution with a mean and standard deviation specified by the user.

The syntax for torch.normal is as follows:

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

- mean: the mean of the normal distribution. This can be a scalar or a tensor with the same shape as the desired output tensor.
- std: the standard deviation of the normal distribution. This can be a scalar or a tensor with the same shape as the desired output tensor.
- out (optional): the output tensor. If provided, the random numbers will be generated into this tensor rather than a new one.

Example usage:

import torch

# Generate a tensor of size (3, 4) with random numbers from a normal distribution
# with mean 0 and standard deviation 1
x = torch.normal(0, 1, size=(3, 4))
print(x)

Output:

tensor([[-1.0262, -0.7695,  0.1677, -0.0408],
        [-1.2485, -1.4555,  0.2709,  0.2705],
        [-1.6543, -1.0819,  1.0578, -0.3285]])

人工构造的数据集如下： import torch import matplotlib.pyplot as plt n_data = torch.ones(50, 2) x1 = torch.normal(2 * n_data, 1) y1 = torch.zeros(50) x2 = torch.normal(-2 * n_data, 1) y2 = torch.ones(50) x = torch.cat((x1, x2), 0).type(torch.FloatTensor) y = torch.cat((y1, y2), 0).type(torch.FloatTensor) 请用python从0实现logistic回归（只借助Tensor和Numpy相关的库）

要使用 Python 从零实现逻辑回归，只借助 Tensor 和 NumPy 相关的库，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
import torch

2. 准备数据：

n_data = torch.ones(50, 2)
x1 = torch.normal(2 * n_data, 1)
y1 = torch.zeros(50)
x2 = torch.normal(-2 * n_data, 1)
y2 = torch.ones(50)
x = torch.cat((x1, x2), 0).type(torch.FloatTensor)
y = torch.cat((y1, y2), 0).type(torch.FloatTensor)

3. 定义模型参数：

w = torch.randn(2, 1, requires_grad=True)  # 权重参数
b = torch.zeros(1, requires_grad=True)  # 偏置参数

4. 定义模型和损失函数：

def logistic_regression(x):
    return torch.sigmoid(torch.mm(x, w) + b)

def cross_entropy(y_pred, y):
    return -torch.mean(y * torch.log(y_pred) + (1 - y) * torch.log(1 - y_pred))

5. 定义优化器和训练模型：

lr = 0.01  # 学习率
num_epochs = 1000  # 迭代次数

for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播
    y_pred = logistic_regression(x)
    loss = cross_entropy(y_pred, y)

    # 反向传播和优化
    loss.backward()  # 计算梯度
    with torch.no_grad():
        w -= lr * w.grad  # 更新权重参数
        b -= lr * b.grad  # 更新偏置参数
        w.grad.zero_()  # 清零梯度
        b.grad.zero_()  # 清零梯度

    if (epoch+1) % 100 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

6. 使用模型进行预测：

with torch.no_grad():
    y_pred = logistic_regression(x)
    predicted = (y_pred >= 0.5).float()

print('Predicted:', predicted)

7. 可视化结果：

plt.scatter(x.data.numpy()[:, 0], x.data.numpy()[:, 1], c=predicted.numpy().flatten(), s=100, lw=0, cmap='RdYlGn')
plt.show()

这样就完成了从零实现逻辑回归的过程。请注意，这里使用了 PyTorch 的自动求导功能来计算梯度，并且使用了 NumPy 进行数据可视化。