100维标准高斯随机噪声作为输出::pytorch

PyTorch是一个强大的深度学习库，可以非常方便地生成100维标准高斯随机噪声作为输出。在PyTorch中，可以使用torch.randn函数来生成指定形状（shape）的随机张量，其中每个元素都是从标准正态分布中采样得到。因此，要生成100维标准高斯随机噪声，只需调用torch.randn((100,))即可。这将返回一个形状为(100,)的张量，其中包含100个从标准正态分布中采样得到的随机数。

此外，如果需要生成更多的标准高斯随机噪声，可以通过修改输入参数的形状来实现。例如，要生成10个100维的标准高斯随机噪声，可以调用torch.randn((10, 100))，这将返回一个形状为(10, 100)的张量，其中每一行都是一个100维的标准高斯随机噪声。

最后，需要注意的是，生成的随机数是从标准正态分布中采样得到的，因此其值可能会非常小或非常大，这可能会对模型的训练产生不利影响。为了避免这种情况，可以通过将生成的随机数缩放到一定的范围内来进行限制。例如，可以将随机数乘以某个标量，然后加上某个偏置，以将其限制在某个范围内。