torch.randn_like
时间: 2023-10-14 15:58:07 浏览: 181
torch.randn_like是一个PyTorch中的函数,用于创建一个与给定输入张量具有相同形状的张量,并且张量中的元素是从标准正态分布中随机采样得到的。\[1\]\[2\]
函数的语法如下:
output_tensor = torch.randn_like(input_tensor, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False)
其中,input_tensor是输入张量,output_tensor是与输入张量形状相同的新张量。dtype参数用于指定输出张量的数据类型,layout参数用于指定张量的布局,device参数用于指定张量所在的设备,requires_grad参数用于指定是否需要计算梯度。\[1\]\[2\]
下面是一个使用示例:
import torch
x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn_like(x)
print("x:")
print(x)
print("y:")
print(y)
在这个示例中,我们首先创建了一个形状为(2, 3)的张量x,然后使用torch.randn_like(x)创建了一个与x形状相同的新张量y,并且y中的元素是从标准正态分布中随机采样得到的。最后,我们打印了x和y的值。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [torch.randn_like()详解](https://blog.csdn.net/qq_45138078/article/details/129864983)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [PyTorch学习笔记(2)——randn_like()、layout、memory_format](https://blog.csdn.net/lzn025/article/details/114686880)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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