torch.normal的用法

`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：

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：

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 .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。

torch.normal函数的用法和注意事项

torch.normal函数用于从指定均值和标准差的正态分布中生成随机数。它的用法如下：

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

参数说明：
- 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。
- out（可选）：输出张量。

注意事项：
- mean和std可以是标量（单个值）或张量（与输出张量大小相同）。
- 如果mean和std都是标量，则返回一个具有形状为out的张量。
- 如果mean和std都是张量，则它们的形状必须广播到相同形状，并返回一个具有相同形状的张量。

示例代码：

import torch

mean = 0
std = 1
out = torch.empty(3, 3)

torch.normal(mean, std, out=out)
print(out)