torch.randn与torch.torch.random

torch.randn()和torch.random()都是用于生成随机数的函数，但是它们生成的随机数的分布不同。torch.randn()生成的随机数符合标准正态分布，即均值为0，方差为1的正态分布；而torch.random()生成的随机数则是在[0,1)之间均匀分布的随机数。此外，torch.randn_like()是在torch.randn()的基础上生成一个与输入tensor形状相同的tensor，也符合标准正态分布。

相关问题

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。

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。