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)

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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 ]

.1.2 torch.randn && torch.randperm

`torch.randn` 和 `torch.randperm` 是 PyTorch 中两个常用的功能函数。

1. **torch.randn()**: 这是一个随机数生成函数，它用于从标准正态分布（mean=0, std=1）生成张量。它的语法通常是 `torch.randn(size)` 或者 `torch.randn(*size)`, 其中 `size` 参数可以指定生成张量的维度和形状。这个函数常用于初始化神经网络模型的权重或创建噪声输入数据。

2. **torch.randperm()**: 这个函数用于生成一个给定大小的整数序列，并按照随机排列返回一个新的张量。这对于数据增强、随机化训练过程或在排序算法中打乱元素顺序非常有用。其基本用法是 `torch.randperm(n)`，其中 `n` 是想要生成随机排列的元素数量。