torch.randn()参数

torch.randn() 函数用于生成随机的张量，参数 device 用于指定生成张量所在的设备。

device 参数可选的值有以下几种：
- 如果未指定 device 参数，则默认为当前默认设备。
- 如果指定了 device 参数为字符串 "cpu"，则生成的张量将位于 CPU 上。
- 如果指定了 device 参数为字符串 "cuda" 或 "cuda:0"，则生成的张量将位于当前可用的第一个 CUDA 设备上。如果没有可用的 CUDA 设备，则会抛出异常。
- 如果指定了 device 参数为字符串 "cuda:n"，其中 n 是一个非负整数，表示生成的张量将位于 CUDA 设备编号 n 上。如果指定的设备不存在，则会抛出异常。
- 如果指定了 device 参数为 torch.device 对象，则生成的张量将位于该设备上。

示例使用：

import torch

# 在 CPU 上生成随机张量
x_cpu = torch.randn(3, 4, dev

相关问题

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]])

torch.randn各项参数

torch.randn()是PyTorch中用于生成服从标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数的函数。它的参数包括size和dtype。

size参数是一个用于指定生成随机数的尺寸的元组或整数。如果size是一个整数，那么返回的是一个尺寸为(size,)的一维张量。如果size是一个元组，那么返回的是一个尺寸为size的张量。

dtype参数是一个用于指定返回张量的数据类型的参数。它可以是torch.float32、torch.float64、torch.int32等等。如果不指定dtype参数，默认返回的张量数据类型是torch.float32。

所以，torch.randn()的各项参数可以总结为size和dtype。您可以根据自己的需求来灵活使用这两个参数来生成所需要的随机数张量。