pytorch 高斯噪声

在 PyTorch 中，我们可以使用 `torch.randn()` 函数来生成高斯噪声。该函数会返回指定形状的张量，其中的每个元素都是从均值为 0，标准差为 1 的正态分布中采样得到的。如果需要指定其他的均值和标准差，可以使用 `torch.normal()` 函数。

以下是一个示例代码，生成一个形状为 (3, 4) 的张量，其中的元素都是从均值为 0，标准差为 1 的正态分布中采样得到的高斯噪声：

import torch

noise = torch.randn(3, 4)

print(noise)

输出结果：

tensor([[ 0.0661, -1.5809, -0.7687,  0.2718],
        [ 0.0845, -0.2917, -0.9028, -1.3115],
        [-0.0108, -0.1156, -0.8433, -2.3449]])

注意，这里生成的噪声张量是不可导的，因此不能直接作为模型的输入或输出。如果需要在模型中使用可导的噪声，可以考虑使用 `torch.autograd.Variable` 或 `torch.nn.Parameter` 类型，并在反向传播时手动计算梯度。