torch.normal（） 函数

`torch.normal()` 是 PyTorch（一个开源的深度学习库）中的一个函数，它用于从正态分布（也称为高斯分布）生成随机张量。这个函数的基本语法通常是：

torch.normal(mean, std, size=None, device=None, dtype=torch.float64)

参数说明如下：
1. `mean` (可选) - 正态分布的均值，默认为0。
2. `std` (必需) - 正态分布的标准差，决定了数据的分散程度。
3. `size` (可选) - 指定生成的随机数组的形状。如果不指定，则默认生成一个一维张量。
4. `device` (可选) - 输出张量的数据类型，默认为 `torch.float64`。

通过这个函数，你可以方便地在训练神经网络模型时添加噪声、初始化权重等操作。例如，如果你想创建一个平均值为0，标准差为1的二维随机矩阵，可以这样调用：

import torch
normal_tensor = torch.normal(torch.zeros(2, 2), torch.ones(2, 2))

相关问题

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。

torch.normal函数详解

`torch.normal`是PyTorch中的一个函数，它用于生成具有指定均值和标准差的正态（高斯）分布随机数。这个函数可以返回一个张量（tensor），其中的每个元素都是独立同分布的随机样本。具体来说，`torch.normal`函数的用法如下：

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

其中，参数的含义如下：
- `mean`：一个数或者是与`std`相同形状的张量，表示正态分布的均值。
- `std`：一个数或者是与`mean`相同形状的张量，表示正态分布的标准差。
- `generator`：一个可选的随机数生成器，用于生成随机数。
- `out`：一个可选的张量，输出结果将被存储在这个张量中。

如果`mean`和`std`都是标量，则返回一个形状相同的张量，其中每个元素都是从具有指定均值和标准差的正态分布中随机抽取的。

如果`mean`和`std`都是向量，则它们必须具有相同的形状，返回的张量的形状也与它们相同。在这种情况下，每个元素的均值和标准差分别对应于`mean`和`std`中的相应元素。

此外，还可以使用`mean`和`std`为张量的情况，此时结果张量的形状将与`mean`和`std`中较小的张量形状相匹配。

请注意，返回的随机数张量将根据`mean`和`std`的形状来确定其形状。