lambda: torch.randn

C知道：你想要生成一个服从标准正态分布的随机数张量，可以使用PyTorch的torch.randn函数。以下是示例代码：

import torch

rand_tensor = torch.randn()
print(rand_tensor)

这将打印出一个随机的标量值，服从标准正态分布。如果你想生成一个具有特定形状的随机数张量，可以传递相应的参数给torch.randn函数。例如，要生成一个形状为(3, 3)的随机数张量，可以这样做：

rand_tensor = torch.randn(3, 3)
print(rand_tensor)

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相关问题

transforms.multiprocessing(lambda x: x + torch.randn_like(x) * 0.1), transforms.Lambda(lambda x: torch.clamp(x, 0, 1))怎么序列化

这两个 `transforms` 都包含了函数式变换，需要进行序列化的话，可以使用 `pickle` 库进行序列化和反序列化。

举个例子，如果你需要将这两个 `transforms` 序列化，可以按照以下步骤进行：

import pickle
import torch
import torchvision.transforms as transforms

# 定义 transforms
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.multiprocessing(lambda x: x + torch.randn_like(x) * 0.1),
    transforms.Lambda(lambda x: torch.clamp(x, 0, 1))
])

# 序列化 transforms
serialized_transform = pickle.dumps(transform)

# 反序列化 transforms
deserialized_transform = pickle.loads(serialized_transform)

以上代码中，`pickle.dumps()` 函数将 `transform` 序列化为一个二进制字符串，`pickle.loads()` 函数将该字符串反序列化为一个新的 `transforms` 对象 `deserialized_transform`。

需要注意的是，`pickle` 库只能序列化可序列化的对象，如果 `transforms` 中包含了不可序列化的对象，比如函数、Lambda、以及一些 C 语言扩展等，那么序列化过程就会出现错误。在这种情况下，你可以考虑使用其他序列化库，比如 `dill` 库，它可以序列化更多类型的 Python 对象。

Traceback (most recent call last): File "D:/pythonProject/test2.py", line 40, in <module> transforms.multiprocessing(lambda x: x + torch.randn_like(x) * 0.1), AttributeError: module 'torchvision.transforms' has no attribute 'multiprocessing'

这个错误通常是因为你使用的 PyTorch 版本太低，而 torchvision 版本太高。`torchvision.transforms.multiprocessing` 是在 PyTorch 1.7.0 中引入的，如果你的 PyTorch 版本低于 1.7.0，就会出现这个错误。

你可以尝试升级 PyTorch 和 torchvision 到最新版本，方法如下：

pip install torch torchvision --upgrade

如果你已经安装了最新版本的 PyTorch 和 torchvision，但仍然出现这个错误，你可以尝试从 `torch.multiprocessing` 中导入 `Pool` 类，替换 `transforms.multiprocessing`，像这样：

from torch.multiprocessing import Pool

...

with Pool() as pool:
    data = pool.map(transforms, data)

这应该能解决你的问题。