tensor.randn

`torch.randn()` 是 PyTorch 库中用于生成服从标准正态分布的随机数的函数。它返回一个张量，其中的元素按照均值为0，标准差为1的正态分布进行采样。这个函数的语法如下：

torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor

- `*size`：可变长度参数，用于指定返回张量的形状（尺寸）。
- `out`：输出张量。
- `dtype`：输出张量的数据类型，默认为None，表示使用默认的数据类型。
- `layout`：输出张量的布局，默认为`torch.strided`。
- `device`：输出张量所在的设备，默认为None，表示使用默认设备。
- `requires_grad`：是否对输出张量进行自动求导，默认为False。

示例代码如下：

import torch

# 生成形状为(3, 2)的随机张量
x = torch.randn(3, 2)
print(x)

这将输出一个形状为(3, 2)的随机张量。注意，每次运行代码都会生成不同的随机数。

相关问题

torch.randn

torch.randn is a function in the PyTorch library that generates a tensor with random values drawn from a standard normal distribution (mean=0, standard deviation=1). It takes in a size argument which specifies the shape of the output tensor.

For example, the following code generates a tensor of size (3, 4) with random values:

import torch

x = torch.randn(3, 4)
print(x)

Output:

tensor([[-0.5828,  0.2436,  0.1174, -0.8029],
        [ 0.3970, -0.5141, -0.1323,  0.5626],
        [-0.4569, -0.0591,  0.6372,  0.4185]])

torch.randn参数

torch.randn是PyTorch中的一个函数，用于生成指定形状的随机数张量，这些随机数服从标准正态分布（均值为0，方差为1）。它的语法如下：

torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor

其中，`*size`表示生成的张量的形状，`out`表示输出张量，`dtype`表示输出张量的数据类型，`layout`表示输出张量的布局，`device`表示输出张量所在的设备，`requires_grad`表示是否需要计算梯度。

例如，生成一个形状为(2, 3)的随机数张量可以使用以下代码：

import torch

x = torch.randn(2, 3)
print(x)

输出结果如下：

tensor([[-0.1669, -0.1286, -0.7195],
        [-0.2348, -0.9567, -0.9934]])