torch.randn(size=_

torch.randn函数可以接受一个或多个整数作为参数，用于指定生成随机数的形状。其中的size参数可以是一个整数，表示生成一个形状为(size,)的一维张量；也可以是一个整数元组，表示生成一个形状为(size[0], size[1], ...)的多维张量。

例如，如果使用torch.randn(size=(3, 4))将生成一个形状为3行4列的二维张量，其中的元素都是从标准正态分布中随机采样得到的。可以将这个函数用于初始化神经网络的权重或者生成随机的输入数据。

需要注意的是，在使用torch.randn函数时，size参数需要以Python元组的形式传递，如size=(3, 4)。

相关问题

torch.randn size

您好！对于torch.randn函数，您可以传入一个整数或者一个元组来指定生成随机数的尺寸。如果传入一个整数n，那么将会生成一个形状为(n,)的一维数组。如果传入一个元组(m, n)，那么将会生成一个形状为(m, n)的二维数组。这些数组中的元素是从均值为0，标准差为1的正态分布中随机抽取得到的。希望这个回答对您有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

data = torch.randn(batch_size, seq_length, input_size)

这段代码是用 PyTorch 生成一个大小为 (batch_size, seq_length, input_size) 的张量，其中每个元素都是从标准正态分布中随机采样得到的。

- batch_size 表示批次大小，即在神经网络训练时每次输入的样本数量。
- seq_length 表示序列长度，即输入数据中每个序列的时间步数。
- input_size 表示输入特征的维度，即每个时间步输入的特征向量维度。

这段代码通常用于生成模型的输入数据。