torch.randn torch.rand
时间: 2024-02-24 09:51:58 浏览: 23
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。
相关问题
torch.rand torch.randn
引用\[3\]:torch.rand是一个函数,用于生成指定大小的随机数张量。它的用法是torch.rand(*sizes, out=None),其中*sizes是一个可变长度的参数,用于指定生成张量的大小。生成的张量的元素是在区间\[0, 1)上均匀分布的随机数。例如,torch.rand(2, 3)将生成一个大小为2x3的张量,其中的元素是在区间\[0, 1)上的随机数。\[3\]
引用\[2\]:torch.randn也是一个函数,用于生成指定大小的随机数张量。它的用法是torch.randn(*sizes, out=None),其中*sizes是一个可变长度的参数,用于指定生成张量的大小。生成的张量的元素是从标准正态分布中抽取的随机数。例如,torch.randn(2, 3)将生成一个大小为2x3的张量,其中的元素是从标准正态分布中抽取的随机数。\[2\]
所以,torch.rand和torch.randn都是用于生成随机数张量的函数,不同之处在于生成的随机数的分布不同。torch.rand生成的随机数是在区间\[0, 1)上均匀分布的,而torch.randn生成的随机数是从标准正态分布中抽取的。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [torch.rand、torch.randn及torch.normal的用法](https://blog.csdn.net/qq_45605482/article/details/123312260)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [torch.randn和torch.rand有什么区别](https://blog.csdn.net/wangwangstone/article/details/89815661)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
torch.rand.randn
torch.rand是一个函数,它返回一个张量,该张量包含了从均匀分布中随机抽取的数据。该函数可以接受一个或多个参数,用于指定张量的维度和形状。例如,torch.rand(4)会返回一个形状为(4,)的张量,其中包含了四个从均匀分布中随机抽取的数值。另外,torch.rand(2, 3)会返回一个形状为(2, 3)的张量,其中包含了从均匀分布中随机抽取的六个数值。均匀分布中随机抽取数据的函数,而torch.randn是从标准正态分布中随机抽取数据的函数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pyTorch.randn()、rand()、cat()、pow()、scatter_()、.squeeze() 、.unsqueeze()](https://download.csdn.net/download/weixin_38606656/14884199)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [torch.rand 和 torch.randn](https://blog.csdn.net/weixin_43102043/article/details/124489334)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [torch.rand&torch.randn介绍](https://blog.csdn.net/scar2016/article/details/115746978)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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