torch.rand和torch.randn和torch.randint区别
时间: 2024-07-31 14:00:48 浏览: 55
`torch.rand`, `torch.randn`, 和 `torch.randint` 都是PyTorch库中的函数,用于生成随机张量,但在用途上略有不同:
1. `torch.rand(size, dtype=None, device=None, generator=None)`:生成均匀分布的浮点数随机张量,取值范围通常在 `[0, 1)` (包含0而不包含1)之间。这个函数适合于需要全概率分布的情况。
2. `torch.randn(size, mean=0.0, std=1.0, dtype=None, device=None, generator=None)`:生成标准正态分布的随机张量,其平均值默认为0,标准差默认为1。也就是说,它的数据服从均值为0,方差为1的高斯分布。
3. `torch.randint(low, high=None, size=None, dtype=torch.int64, device=None, generator=None)`:生成离散整数随机张量。`low` 表示最低值(包括),`high` 表示最高值(不包括)。如果`high`未提供,则会生成从0开始到`low-1`之间的随机整数。
简单来说,如果你需要连续的均匀分布,就用`rand`;想要模拟实际数据分布(如高斯分布)的,用`randn`;而当你需要随机生成特定范围内整数时,用`randint`。
相关问题
torch.rand(), torch.randn(), torch.randint()的用法
torch.rand()函数返回一个张量,该张量由区间[0,1)上均匀分布的随机数填充。可以通过指定大小来创建不同形状的张量。例如,torch.rand(2,3)将创建一个2行3列的张量。
torch.randn()函数返回一个张量,该张量由标准正态分布(均值为0,方差为1)中的随机数填充。与torch.rand()类似,可以通过指定大小来创建不同形状的张量。
torch.randint()函数返回一个张量,该张量由区间[low, high)内的随机整数填充。可以通过指定大小和范围来创建不同形状的张量。例如,torch.randint(1, 10, (2,3))将创建一个2行3列的张量,其中的元素为1到9之间的随机整数。
torch.rand,randn,randint
在PyTorch中,torch.rand()函数用于生成均匀分布的随机数,而torch.randn()函数用于生成标准正态分布的随机数。
具体来说,torch.rand()函数生成的随机数在[0, 1)范围内,形状由参数size指定。例如,torch.rand(2, 3)会生成一个形状为2x3的张量,其中的元素值均匀分布在[0, 1)范围内。
而torch.randn()函数生成的随机数服从标准正态分布(均值为0,标准差为1),形状由参数size指定。例如,torch.randn(2, 3)会生成一个形状为2x3的张量,其中的元素值符合标准正态分布。
另外,还有torch.randint()函数用于生成指定范围内的随机整数。函数的参数包括范围的上下界、形状等。例如,torch.randint(1, 4, (2, 3, 2))会生成一个形状为2x3x2的张量,其中的元素值在1到4之间。
总结来说,torch.rand()生成均匀分布的随机数,torch.randn()生成标准正态分布的随机数,而torch.randint()生成指定范围内的随机整数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Pytorch中rand,randn, random以及normal的区别](https://blog.csdn.net/weixin_44739213/article/details/108617473)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [torch.rand()、torch.randn()、torch.randint()、torch.randperm()用法](https://blog.csdn.net/leilei7407/article/details/107710852)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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