torch.normal第三个参数是什么
时间: 2024-08-14 16:08:58 浏览: 43
在`torch.normal(0, 1, (3, 3, 3), mean=0., std=1.)`这个函数中,第三个参数通常称为`mean`(平均值)或`mu`(希腊字母μ),默认值为0。它是生成随机数的期望值,即样本点围绕着这个值取值的概率分布中心。
第二个参数`std`(标准差),默认值为1,决定了生成数值的分散程度。标准正态分布就是均值为0,标准差为1的分布。
如果需要自定义期望值和标准差,你可以提供对应的数值作为第三个和第四个参数。例如,`mean=5`, `std=2` 将会生成均值为5,标准差为2的分布。
相关问题
torch.normal参数详解
torch.normal(mean, std)函数用于生成正态分布的随机数,其中mean是均值,std是标准差。该函数返回一个张量,其形状与mean相同,其中每个元素都是从正态分布中随机抽取的数值。
例如,如果我们想要生成一个形状为(3, 2)的张量,其中每个元素都是从均值为0,标准差为1的正态分布中随机抽取的数值,可以使用以下代码:
```
require 'torch'
x = torch.normal(0, 1, 3, 2)
print(x)
```
输出结果可能如下所示:
```
0.7258 0.4355
-0.2765 -0.7877
0.3426 -0.1845
[torch.DoubleTensor of size 3x2]
```
需要注意的是,如果mean和std不是标量,则它们的形状必须相同或者其中一个是标量。如果mean和std都是标量,则生成的张量形状由第三个参数指定。
X = torch.normal(0, 1, (3, 3, 3))
这行代码使用 PyTorch 库创建了一个大小为 (3, 3, 3) 的张量 X,其中每个元素都是从标准正态分布中随机抽样得到的。具体来说,torch.normal() 函数的第一个参数是均值,这里设置为0;第二个参数是标准差,这里设置为1;第三个参数是张量的大小。因此,这行代码的作用是创建一个大小为 (3, 3, 3) 的张量 X,其中每个元素都是从均值为0、标准差为1的正态分布中随机抽样得到的。
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