c++random如何定义
时间: 2023-12-16 08:03:44 浏览: 23
在 C 语言中,可以通过 `#include <stdlib.h>` 头文件来使用 `rand()` 函数生成随机数。
`rand()` 函数会生成一个范围在 0 到 RAND_MAX 之间的随机数,其中 RAND_MAX 是一个常量,表示 `rand()` 函数能够生成的最大随机数。默认情况下,RAND_MAX 的值通常是 32767。
如果需要生成指定范围内的随机数,可以使用下面这个公式:
```
rand() % (最大值 - 最小值 + 1) + 最小值
```
例如,如果要生成 1 到 6 之间的随机整数,可以使用以下代码:
```c
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
int main() {
srand(time(NULL)); // 初始化随机数种子
int random_num = rand() % 6 + 1; // 生成 1 到 6 之间的随机整数
return 0;
}
```
其中,`srand()` 函数用于初始化随机数种子,通常使用 `time(NULL)` 函数的返回值作为种子,以确保每次运行程序时生成的随机数序列都不同。
相关问题
c++中的random
C++中的random模块是用于生成伪随机数库。它提供了几种生成随机的方法和函数。以下是一些常用的random模块函数:
1. srand(seed):随机数生成器的种子,种子用于初始化伪随机数序列。通常情况,我们使用时间作为种子,以确保次运行程序时都能得到不的随机数序列。
. rand():生成一个介于0和RAND_MAX之间的随机整数。RAND_MAX是C++标准库定义的一个常量,表示生成的随机数的最大值。
3. random_shuffle(first, last):将[first, last)范围内的元素进行随机排序。
4. shuffle(first, last, gen):使用给定的随机生成器gen将[first, last)范围内的元素进行随机排序。
5. uniform_int_distribution(min, max):创建一个生成[min, max]范围内整数的均匀分布对象。
6. uniform_real_distribution(min, max):创建一个生成[min, max)范围内浮点数的均匀分布对象。
这些函数和方法是random模块中的一部分,可以帮助你在C++中生成随机数。
c++ tensorflow random_normal实现
在 C++ 中使用 TensorFlow 实现 random_normal 的方法如下:
```c++
#include <tensorflow/core/public/session.h>
#include <tensorflow/core/framework/tensor.h>
#include <tensorflow/core/kernels/random_op.h>
// 定义函数
tensorflow::Tensor random_normal(tensorflow::Session* session, const std::vector<int64_t>& shape) {
// 创建 Op
tensorflow::ops::RandomStandardNormal op = tensorflow::ops::RandomStandardNormal::Builder()
.Seed(0)
.Build();
// 执行 Op
std::vector<tensorflow::Tensor> outputs;
TF_CHECK_OK(session->Run({}, {"random_normal"}, {}, &outputs));
// 转换结果
tensorflow::Tensor result = outputs[0];
result = tensorflow::ops::Reshape(result, shape).output;
return result;
}
// 示例
int main() {
tensorflow::Session* session;
tensorflow::SessionOptions options;
tensorflow::Status status = tensorflow::NewSession(options, &session);
if (!status.ok()) {
std::cerr << "Error creating TensorFlow session: " << status.ToString() << std::endl;
return 1;
}
tensorflow::Tensor input = random_normal(session, {2, 3});
std::cout << input.DebugString();
session->Close();
return 0;
}
```
在上面的示例中,我们调用了 `random_normal` 函数来生成一个指定形状的张量。该函数首先创建了一个 `RandomStandardNormal` 操作,然后使用 `session->Run` 方法执行该操作,并将结果转换为指定形状的张量。最后,我们使用 `DebugString` 方法打印出了生成的张量。