torch.randn(1, 64, 8, 9)
时间: 2024-06-02 16:10:10 浏览: 3
这是一个使用 PyTorch 库创建的随机张量,其形状为 (1, 64, 8, 9)。其中:
- 1 表示批次大小(batch size)为 1;
- 64 表示通道数(channel)为 64;
- 8 表示高度(height)为 8;
- 9 表示宽度(width)为 9。
这个张量的每个元素都是从标准正态分布中随机采样得到的。你可以使用它来作为一个输入张量,或者用它来测试你的模型。
相关问题
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。
torch.rand和torch.randn区别
torch.rand和torch.randn是PyTorch中用于生成随机数的函数。
torch.rand函数用于生成一个指定大小的张量,张量中的元素是在[0, 1)范围内均匀分布的随机数。例如,torch.rand(2, 3)将生成一个2行3列的张量,其中的元素是在[0, 1)范围内的随机数。
torch.randn函数用于生成一个指定大小的张量,张量中的元素是从均值为0、标准差为1的正态分布中随机采样得到的。例如,torch.randn(2, 3)将生成一个2行3列的张量,其中的元素是从均值为0、标准差为1的正态分布中采样得到的随机数。
总结一下:
- torch.rand生成的是在[0, 1)范围内均匀分布的随机数。
- torch.randn生成的是从均值为0、标准差为1的正态分布中采样得到的随机数。
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