pytorch randn创建的矩阵

`torch.randn()` 函数可以用来创建一个指定大小的张量，张量中的元素是从标准正态分布（均值为0，方差为1）中随机抽样得到的。下面是一个创建大小为 (3, 4) 的随机张量的例子：

import torch

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

输出结果如下所示：

tensor([[-1.0311, -0.1327, -0.6517, -0.1878],
        [ 1.2776,  0.3116,  0.9398,  1.8699],
        [-0.0627,  0.0658, -2.3764,  0.9018]])

注意，`torch.randn()` 函数生成的每个元素都是独立的随机数。如果需要生成一个固定种子的随机张量，可以使用 `torch.manual_seed()` 函数。例如：

import torch

torch.manual_seed(42)
rand_tensor = torch.randn(3, 4)
print(rand_tensor)

输出结果：

tensor([[-0.2347, -0.4102,  0.7610,  0.1217],
        [ 0.4439, -0.2553,  1.0105, -0.0293],
        [-0.1098, -0.4414, -0.1094,  0.2412]])

相关问题

pytorch 生成随机矩阵

在PyTorch中，可以使用torch.randn_like()函数生成随机矩阵。该函数的作用是生成一个与输入张量大小相同的张量，其中的元素是从标准正态分布（均值为0，方差为1）中随机抽取的。下面是一个生成随机矩阵的示例代码：

x = torch.empty(5, 3)
x = torch.randn_like(x, dtype=torch.float)

其中，torch.empty()函数创建一个未初始化的张量，然后使用torch.randn_like()函数生成一个与x大小相同的张量，并将其类型设置为torch.float。

pytorch如何对矩阵维度进行重构

在PyTorch中，可以使用`view()`方法来对矩阵的维度进行重构，也可以使用`reshape()`方法来实现相同的功能。

这两个方法的作用都是将原始矩阵重塑为指定形状的新矩阵，但是有一些细微的差别。

使用`view()`方法时，要确保重塑后的新形状与原始矩阵的元素总数相同，因为`view()`方法只能在不改变元素总数的情况下进行重塑。例如，将一个形状为(4, 6)的矩阵重塑为(2, 12)的矩阵，可以使用以下代码：

import torch

x = torch.randn(4, 6)
y = x.view(2, 12)

使用`reshape()`方法时，可以在改变元素总数的情况下进行重塑。例如，将一个形状为(4, 6)的矩阵重塑为(2, 8)的矩阵，可以使用以下代码：

import torch

x = torch.randn(4, 6)
y = x.reshape(2, 8)

无论是使用`view()`还是`reshape()`方法，都会返回一个新的重塑后的矩阵，原始矩阵本身不会改变。