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)

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torch.matmul函数的用法和注意事项

torch.matmul函数用于矩阵相乘操作。它可以执行两个输入张量之间的矩阵相乘，或者执行批量矩阵相乘。

用法：
torch.matmul(input, other, out=None) → Tensor

参数：
- input (Tensor) – 输入张量，可以是一个或多个维度。
- other (Tensor) – 与输入张量进行矩阵相乘的张量。
- out (Tensor, optional) – 结果张量。

注意事项：
- 输入张量 input 和 other 的形状必须满足矩阵相乘的要求。对于二维矩阵，input 的形状应为 (n, m)，other 的形状应为 (m, p)，结果的形状则为 (n, p)。
- 如果 input 和 other 是批量矩阵相乘，则它们的形状应满足广播规则，以便进行批量操作。
- 如果输入张量 input 和 other 不是二维矩阵，则会对其进行展平操作，并执行批量矩阵相乘。
- 当指定了 out 参数时，结果将被写入到该张量中，而不是创建一个新的张量。

torch.normal函数

torch.normal是PyTorch中的一个函数，用于生成服从正态分布的随机数。它的语法如下：

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

其中，mean是一个张量，表示正态分布的均值；std是一个张量，表示正态分布的标准差；out是一个可选参数，表示输出的张量。如果不指定out，则函数会返回一个新的张量。

例如，下面的代码生成一个均值为0，标准差为1的正态分布随机数张量：

import torch

x = torch.normal(mean=torch.zeros(3, 3), std=torch.ones(3, 3))
print(x)

输出：

tensor([[ 0.0239, -0.6317,  1.2278],
        [-0.0777, -0.3716,  1.0573],
        [-0.9482, -1.1047, -0.4047]])

这个张量中的每个元素都是从均值为0，标准差为1的正态分布中采样得到的。