torch.randn(2 , )
时间: 2024-01-16 14:15:27 浏览: 16
这是一个使用 PyTorch 库中的 randn 函数生成一个形状为 (2,) 的张量,其中的元素是从标准正态分布中随机采样得到的。具体实现代码如下:
```python
import torch
x = torch.randn(2,)
print(x)
```
输出结果如下:
```
tensor([-0.1665, 0.0703])
```
相关问题
介绍下torch.randn
torch.randn是PyTorch中的一个函数,用于生成服从标准正态分布(均值为0,方差为1)的随机张量。它的用法如下所示:
```python
torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)
```
其中,参数的含义如下:
- `*size`:表示生成随机张量的形状,可以是一个整数或一个整数元组。
- `out`:可选参数,用于指定输出张量。
- `dtype`:可选参数,用于指定输出张量的数据类型。
- `layout`:可选参数,用于指定输出张量的布局。
- `device`:可选参数,用于指定输出张量所在的设备。
- `requires_grad`:可选参数,用于指定输出张量是否需要梯度计算。
下面是一个示例,演示了如何使用torch.randn生成一个形状为(3, 4)的随机张量:
```python
import torch
x = torch.randn(3, 4)
print(x)
```
输出结果类似于:
```
tensor([[ 0.1234, -0.5678, 1.2345, -0.9876],
[ 2.3456, -1.2345, 0.9876, -0.5432],
[-0.8765, 1.2345, -2.3456, 0.9876]])
```
这个随机张量的每个元素都是从标准正态分布中独立地随机采样得到的。
torch.randn torch.rand
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。