torch.rand与torch.randn

torch.rand和torch.randn都是PyTorch中用于生成随机数的函数。

torch.rand函数会生成一个指定大小的张量，张量中的元素是在[0, 1)范围内均匀分布的随机数。例如，torch.rand(2, 3)会生成一个2行3列的张量，其中的元素是在[0, 1)范围内的随机数。[3]

torch.randn函数会生成一个指定大小的张量，张量中的元素是从均值为0，标准差为1的正态分布中随机采样得到的。例如，torch.randn(2, 3)会生成一个2行3列的张量，其中的元素是从均值为0，标准差为1的正态分布中随机采样得到的随机数。[2]

需要注意的是，torch.rand和torch.randn生成的随机数是在每次运行时都会改变的，因此每次生成的结果可能不同。

相关问题

torch.rand与torch.randn有何区别

torch.rand()和torch.randn()是PyTorch中用于生成张量的两个函数，它们之间的主要区别在于生成张量元素的方式不同[^1]。

1. torch.rand()函数生成的张量的元素是从[0, 1)的均匀分布中随机采样得到的。具体来说，它会生成一个指定大小的张量，并将其中的元素初始化为在[0, 1)范围内的随机值。

2. torch.randn()函数生成的张量的元素是从均值为0，方差为1的标准正态分布中随机采样得到的。具体来说，它会生成一个指定大小的张量，并将其中的元素初始化为从标准正态分布中采样得到的随机值。

下面是两个函数的示例代码：

1. 使用torch.rand()生成张量：

import torch

# 生成一个大小为(2, 3)的张量，元素从[0, 1)的均匀分布中随机采样得到
x = torch.rand(2, 3)
print(x)

2. 使用torch.randn()生成张量：

import torch

# 生成一个大小为(2, 3)的张量，元素从均值为0，方差为1的标准正态分布中随机采样得到
x = torch.randn(2, 3)
print(x)

torch.randn torch.rand

torch.randn和torch.rand都是PyTorch中用于生成随机数的函数。

torch.randn函数用于生成服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。它的语法如下：
torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor

其中，参数size表示生成随机数的维度大小，可以是一个整数或一个元组。out参数用于指定输出的张量，dtype参数用于指定输出的数据类型，layout参数用于指定张量的布局，device参数用于指定生成随机数的设备，requires_grad参数用于指定是否需要计算梯度。

torch.rand函数用于生成在区间[0, 1)上均匀分布的随机数。它的语法如下：
torch.rand(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor

参数和功能与torch.randn函数相似，只是生成的随机数服从均匀分布。