torch.normal的用法
时间: 2024-06-12 14:09:10 浏览: 14
`torch.normal()` 是 PyTorch 中的一个函数,用于生成服从正态分布的随机数。它的用法如下:
```python
torch.normal(mean, std, size=None, out=None)
```
参数说明:
- `mean`:均值,可以是一个标量或一个张量。
- `std`:标准差,可以是一个标量或一个张量。
- `size`:生成的随机数的形状,默认为 None 表示生成一个标量。也可以是一个整数或一个元组来指定生成随机数的形状。
- `out`:输出张量。如果指定了该参数,则结果将被写入该张量。
该函数会返回一个 Tensor 对象,其中的元素将服从均值为 mean、标准差为 std 的正态分布。
例子:
```python
import torch
# 生成一个形状为(2, 3)的随机张量,均值为0,标准差为1
x = torch.normal(0, 1, size=(2, 3))
print(x)
```
输出:
```
tensor([[ 0.4333, -0.4532, -0.6435],
[-0.6616, -0.3596, -2.3047]])
```
解释:
`torch.normal()` 函数可以用于生成服从正态分布的随机数。在上面的例子中,我们生成了一个形状为(2, 3)的随机张量,均值为0,标准差为1。最后打印出了生成的随机张量。
相关问题
torch.random.normal
torch.random.normal是一个函数,用于生成服从正态分布的随机数。它的用法是通过调用torch.Tensor.normal_()方法,并传入所需的参数来生成正态分布的随机数。具体来说,可以使用torch.Tensor.normal_()方法来生成服从指定均值和标准差的正态分布的随机数。
在使用torch.Tensor.normal_()方法时,可以通过设置mean参数指定所需的均值,通过设置std参数指定所需的标准差。例如,如果要生成均值为0,标准差为1的正态分布的随机数,可以使用以下代码:
```
tensor = torch.Tensor(3, 3)
tensor.normal_(mean=0, std=1)
```
这将在tensor中生成一个3x3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。
需要注意的是,torch.Tensor.normal_()是一个原地操作,会直接修改调用它的张量。如果不想修改原始张量,可以使用torch.Tensor.normal()方法,该方法返回一个新的张量,而不是在原始张量上进行修改。
综上所述,torch.random.normal可以通过使用torch.Tensor.normal_()方法,并设置均值和标准差参数来生成服从正态分布的随机数。
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:
```python
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:
```python
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。
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