torch.randn的用法

torch.randn是一个函数，用于生成一个指定大小的张量，张量中的元素是从标准正态分布中随机抽取的。

函数签名如下：

torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor

参数说明：

- size：一个整数或元组，表示生成张量的形状。
- out：可选参数，一个输出张量。
- dtype：可选参数，生成张量的数据类型。
- layout：可选参数，生成张量的布局。
- device：可选参数，生成张量的设备。
- requires_grad：可选参数，生成张量是否需要梯度计算。

示例：

import torch

# 生成一个形状为(2, 3)的张量
x = torch.randn(2, 3)
print(x)

# 生成一个形状为(2, 3)的float64类型的张量
y = torch.randn(2, 3, dtype=torch.float64)
print(y)

输出：

tensor([[ 0.0919, -0.8788, -0.2257],
        [ 1.5371, -0.2769, -0.7789]])
tensor([[ 1.1887,  0.8495, -0.0995],
        [ 1.1395, -0.3954,  0.8726]], dtype=torch.float64)

相关问题

torch.randn(2,)

`torch.randn(2,)` 是 PyTorch 库中的一个函数调用，用于生成一个形状为 (2,) 的随机张量（tensor）。`randn` 是从标准正态分布（mean=0, std=1）中抽取随机数的方法。这个参数 `2,` 表示有两个行但只有一个列，所以这是一个一维的二维张量。

具体来说：
- 第一个数字 `2` 定义了张量的长度或宽度，也就是元素的数量，这里是 2 个元素。
- 方括号后面的 `,` 表示形状中只有这一个维度，没有深度（即列数），所以这是单列的。

使用这个函数时，你可以将其赋值给一个 tensor 变量，例如：

import torch

random_tensor = torch.randn(2,)
print(random_tensor)

运行这段代码后，你会得到两个独立的标准正态分布数值，它们的均值为 0，标准差为 1。

torch.rand torch.randn

引用\[3\]:torch.rand是一个函数，用于生成指定大小的随机数张量。它的用法是torch.rand(*sizes, out=None)，其中*sizes是一个可变长度的参数，用于指定生成张量的大小。生成的张量的元素是在区间\[0, 1)上均匀分布的随机数。例如，torch.rand(2, 3)将生成一个大小为2x3的张量，其中的元素是在区间\[0, 1)上的随机数。\[3\]

引用\[2\]:torch.randn也是一个函数，用于生成指定大小的随机数张量。它的用法是torch.randn(*sizes, out=None)，其中*sizes是一个可变长度的参数，用于指定生成张量的大小。生成的张量的元素是从标准正态分布中抽取的随机数。例如，torch.randn(2, 3)将生成一个大小为2x3的张量，其中的元素是从标准正态分布中抽取的随机数。\[2\]

所以，torch.rand和torch.randn都是用于生成随机数张量的函数，不同之处在于生成的随机数的分布不同。torch.rand生成的随机数是在区间\[0, 1)上均匀分布的，而torch.randn生成的随机数是从标准正态分布中抽取的。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [torch.rand、torch.randn及torch.normal的用法](https://blog.csdn.net/qq_45605482/article/details/123312260)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [torch.randn和torch.rand有什么区别](https://blog.csdn.net/wangwangstone/article/details/89815661)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]